modelscope-funasr的微调数据集的text需要添加空格或分词处理么？

不需要添加空格或进行分词处理。

在使用ModelScope-FunASR进行微调时，数据集的准备是一个关键步骤。根据FunASR的官方文档和相关代码，微调数据集的文本文件（如train/text和validation/text）通常需要是未经过多处理的原始文本，这意味着不需要在文本中添加空格或进行分词处理。这是因为模型已经内置了对文本的处理能力，可以在训练过程中自动学习文本的特征。

在准备数据集时，您需要确保数据集目录包含必要的文件，例如train/wav.scp和train/text，以及validation/wav.scp和validation/text。这些文件分别对应于训练集和验证集的音频文件和对应的文本文件。文本文件中的每一行都应该与相应的音频文件相匹配，并且包含该音频文件的转录文本。

此外，如果您的数据集大小超过1000小时，应该将dataset_type设置为large，否则设置为small。这个参数会影响模型的训练配置和优化策略。

综上所述，在准备ModelScope-FunASR的微调数据集时，文本文件应保持原始状态，不需要添加空格或进行分词处理。同时，确保数据集的组织结构符合要求，并且根据数据集的大小设置正确的dataset_type。这样，模型就能够在训练过程中自动适应并学习文本数据的特征。