modelscope-funasr英文热词的话代码内部会进行分词么，不分词的话也可能会变成unk？

在使用ModelScope-FunASR的热词功能时，英文热词是否会在代码内部进行分词处理是一个关键问题。根据现有知识库资料，以下是详细解答：

1. 热词的基本处理机制

热词功能通过热词列表的形式在SDK中使用，热词列表是JSON格式，其中每个热词包含text（热词文本）、weight（权重）和可选的lang（语言代码）。对于英文热词，text字段中的内容会被直接用于提升语音识别模型对特定词汇的识别效果。

然而，热词功能本身并不明确说明是否会对英文热词进行自动分词。如果输入的英文热词是一个完整的短语（如"Goodbye Mr. Loser"），而模型未对其进行分词处理，则可能导致模型无法正确匹配音频中的词汇，进而出现识别为unk（未知词）的情况。

2. 英文热词的分词问题

• 不分词的情况：如果热词功能不对英文短语进行分词，那么整个短语会被视为一个整体词汇。例如，"Goodbye Mr. Loser"会被当作一个单独的词汇处理。如果音频中该短语的发音与热词完全一致，则识别效果会提升；但如果发音略有差异，可能会导致识别失败或被标记为unk。
• 分词的情况：如果热词功能对英文短语进行了分词处理，则短语中的每个单词（如"Goodbye"、"Mr."、"Loser"）会被单独处理并提升权重。这种方式可以提高单个单词的识别率，但可能会影响短语的整体识别效果。

根据现有资料，ModelScope-FunASR并未明确说明其热词功能是否对英文短语进行分词处理。因此，默认情况下，建议用户将英文热词以完整短语形式输入，并确保音频中的发音与热词完全一致。

3. 如何避免unk问题

为了避免英文热词因未分词而导致的unk问题，您可以采取以下措施： - 拆分热词：将英文短语拆分为单个单词作为热词输入。例如，将"Goodbye Mr. Loser"拆分为"Goodbye"、"Mr."和"Loser"，并分别为每个单词设置权重。 - 调整权重：适当增加热词的权重值（取值范围为[1, 5]），以提高模型对这些词汇的优先识别概率。但需注意，过高的权重可能导致其他词汇的识别效果下降。 - 验证热词效果：在实际应用中测试热词的效果，并根据识别结果调整热词列表或权重。

4. 重要提醒

• 热词长度限制：每个热词的长度有限制，纯英文或中英文混合热词不超过5个词。如果您的热词超过此限制，建议将其拆分为多个短语或单词。
• 语言代码设置：确保为英文热词指定正确的语言代码（如lang: "en"），以避免因语言不匹配导致的识别问题。

5. 总结建议

如果您希望提升英文热词的识别效果，建议： 1. 将英文短语拆分为单个单词作为热词输入； 2. 为每个单词设置适当的权重； 3. 测试并调整热词列表，确保其与音频内容匹配。

如果仍有疑问，建议联系阿里云技术支持团队以获取更详细的指导。