階段二：jieba關鍵字提取

content = "該課題針對TDI(甲苯二異氰酸酯)生產廢渣污染問題，將TDI廢渣進行催化水解生成TDA(甲苯二胺)單體，實現了資源再生。創新點如下：1、確定了在溫和反應條件下TDA高收率的水解催化劑和相轉移催化劑；2、研發了高粘度、高沸點物料的連續化液固分離技術，實現了萬噸級工業化生產，並形成了工藝技術軟件包；3、開發了催化劑、水的循環利用和集成換熱技術，降低了能耗和生產成本。采用該工藝生產的TDA，產品檢測合格，滿足TDI生產和其他用戶要求。該技術已獲得中國和美國發明專利(CN 102633651B；US 8,658,828 B2)及實用新型專利(CN 203222567 U)，並制定了企業標准(Q/CFY01-2014)。該技術實現了TDI生產過程中排放的焦油廢渣的回收利用，具有明顯的經濟效益、社會效益和環境效益。"

# 第一個參數：待提取關鍵詞的文本
# 第二個參數：返回關鍵詞的數量，重要性從高到低排序
# 第三個參數：是否同時返回每個關鍵詞的權重
# 第四個參數：詞性過濾，為空表示不過濾，若提供則僅返回符合詞性要求的關鍵詞
# 加載停止詞（Stop Words）文本語料庫
jieba.analyse.set_stop_words("stop_words.txt")
# 加載逆向文件頻率（IDF）文本語料庫
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keywords = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=5, withWeight=True, allowPOS=('n','v',),)
print(keywords)

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