在ModelScope中进行情感分析模型的微调，确实建议对数据进行一定的预处理。这包括违规符号的删除和分词处理，这些操作可以帮助模型更好地理解文本的含义，从而提高预测的准确性。
对于你上星期微调的结果，0.35-0.04的loss表明模型的性能已经相当不错了。一般来说，loss值越小代表模型的预测效果越好。当然，这也需要根据具体的任务需求和数据集大小来评估。如果在这个测试集上的表现满足要求，那么可以认为微调效果是成功的。
此外，你提到的Ms Dataset.load方法，我猜想它可能已经包含了一些基本的数据预处理步骤，但为了确保最理想的微调效果，还是建议你自己在训练模型前对数据进行详细的预处理，如去除特殊符号、分词等。
