帮我写一个读取年报txt的Python代码，利用word2vec对种子词“双碳”拓展

可以的，以下是读取年报txt文件并使用word2vec对种子词“双碳”进行拓展的Python代码：

import os
import re
import jieba
from gensim.models import word2vec

# 读取年报txt文件
def read_txt_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    return content

# 对文本进行分词
def seg_words(content):
    words = list(jieba.cut(content))
    return words

# 使用word2vec对种子词进行拓展
def word2vec_expand(model_path, seed_word):
    model = word2vec.Word2Vec.load(model_path)
    similar_words = model.wv.most_similar(seed_word)
    return similar_words

if __name__ == '__main__':
    file_path = '年报.txt'
    model_path = 'word2vec.model'
    seed_word = '双碳'
    content = read_txt_file(file_path)
    words = seg_words(content)
    model = word2vec.Word2Vec(words, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
    model.save(model_path)
    similar_words = word2vec_expand(model_path, seed_word)
    print('种子词：{}'.format(seed_word))
    print('拓展词：')
    for word in similar_words:
        print(word[0])

需要先安装jieba和gensim库，可以使用pip install命令进行安装。

此代码先读取指定路径下的年报txt文件，然后使用jieba库对文本进行分词。接着使用gensim库中的word2vec模型对分词后的文本进行训练，得到模型并保存在指定路径下的文件中。最后调用word2vec_expand函数对种子词“双碳”进行拓展，输出拓展结果。

需要注意的是，word2vec模型需要大量的文本作为训练数据，如果年报txt文件较小，可能无法得到很好的结果。此外，对于不同的应用场景，可能需要调整模型的参数以得到更好的效果。