修改上述代码：加入对txt文本的处理，包括：去除特殊符号、表情。去除文档中的#。去除@及其后内容。保留字母、数字、汉字。将分词后的文档以txt格式存储下来。

当然，为了满足这些需求，我们需要对原始代码做一些修改。这里提供一个经过改进的版本：

import re
import gensim
from gensim import corpora, models, similarities
import jieba
import unidecode

# 读取并预处理文本数据
def preprocess_text(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read()

    # 去除特殊符号、表情和#，去除@及其后的内容
    text = re.sub(r'[^\w\s\u4e00-\u9fa5]', '', text)  # 保留字母、数字、汉字
    text = re.sub(r'#\S+', '', text)  # 去除#
    text = re.sub(r'@\S+', '', text)

    # 分词
    tokens = [unidecode.unidecode(word) for word in jieba.cut(text)]

    # 将文档保存为处理过的txt文件
    processed_file = 'processed_texts.txt'
    with open(processed_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(' '.join(tokens))

preprocess_text('texts.txt')

# 然后你可以像之前一样加载这个处理过的文件进行LDA模型的训练，只是输入文件路径需要改为`processed_texts.txt`

现在，文本已按照要求进行了处理，包含去除了特殊字符、表情、#以及@的内容，并只保留了字母、数字、汉字。处理后的文档会被保存为新的`processed_texts.txt`。