在ModelScope中，我微调情感分析模型，是不是应该把数据进行违规符号删除和分词处理？

是的，对于情感分析模型的微调，通常需要进行数据预处理。这包括删除违规符号和进行分词处理。删除违规符号可以确保模型不会受到不相关或干扰性的信息的影响，而分词处理可以帮助模型更好地理解文本的含义。

关于你上星期微调的效果，loss为0.35-0.04表示模型的损失函数值在0.35到0.04之间波动。这个效果的好坏取决于具体的任务和数据集。一般来说，较低的loss值表示模型的性能较好，但具体评价还需要结合其他指标和实际情况进行分析。

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。

不用，有preprocessor处理。Ms Dataset.load不处理，可以print(next(iter(train_dataset)))查看一下
。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①