paddlenlp.datasets.dataset.DatasetBuilder模块实现的自定义数据集，如何转换为mapdataset，请代码展示

可以使用 `paddle.io.DataLoader` 将 `DatasetBuilder` 实现的自定义数据集转换为 `paddle.io.Dataset`。具体实现代码如下：

import paddle
import paddlenlp
from paddlenlp.datasets.dataset_builder import DatasetBuilder

# 自定义数据集的路径
data_dir = "/path/to/custom_dataset"

# 定义自己的DatasetBuilder，需要继承DatasetBuilder类
class CustomDataset(DatasetBuilder):
    # 数据集的名称，用于指定数据集
    # 可以在PaddleNLP中使用的名称有：'chnsenticorp', 'lcqmc', 'msra_ner'
    # 如果没有使用PaddleNLP提供的数据集名称，可以使用自己设定的名称
    # 在后续的使用中，需要使用DatasetBuilder.get_dataset方法指定数据集名称
    NAME = "custom_dataset"

    # 数据集的元数据，用于指定数据集的一些基本信息，比如数据集的版本，作者，URL等
    META_INFO = {
        "version": "1.0.0",
        "citation": "Custom Dataset",
        "author": "custom_author",
        "url": "https://www.custom-dataset.com",
    }

    # 数据集的文件名称，用于指定数据集的文件名
    # 可以是单个文件，也可以是一个文件列表
    # 如果是多个文件，需要在read函数中进行合并
    SPLITS_FILENAME = {
        "train": "train.txt",
        "dev": "dev.txt",
        "test": "test.txt",
    }

    # 定义数据集的schema，用于指定数据集的数据格式
    # 例如，如果数据集是一个文本分类任务，那么schema可能是{"text": str, "label": int}
    # 如果数据集是一个序列标注任务，那么schema可能是{"text": str, "label": List[int]}
    # 如果数据集是一个问答任务，那么schema可能是{"context": str, "question": str, "answers": List[str], "label": int}
    # 在read函数中，需要将每个样本转换为schema中指定的格式
    # 例如，如果数据集是一个文本分类任务，那么每个样本可能是一个字典{"text": "this is a text", "label": 0}
    # 在read函数中，需要将每个样本中的"text"和"label"分别提取出来，转换为schema中指定的格式
    # 如果不需要提取，可以将schema中的key和value都设为None
    # schema = {"text": str, "label": int}
    schema = {"text": str, "label": int}

    def __init__(self, lazy: bool = True, **kwargs):
        """
        自定义数据集的构造函数，需要调用父类的构造函数，并传入一些参数
        """
        super().__init__(lazy=lazy, **kwargs)

    def _get_data(self, mode, **kwargs):
        """
        从数据集文件中读取数据，并返回一个迭代器
        """
        # 指定数据集文件路径
        file_path = os.path.join(data_dir, self.SPLITS_FILENAME[mode])

        # 读取数据，并将每个样本转换为schema中指定的格式
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            for line in f:
                text, label = line.strip().split("\t")
                yield {"text": text, "label": int(label)}

# 使用自定义数据集
custom_dataset = CustomDataset()

# 将自定义数据集转换为paddle.io.Dataset
train_ds = paddlenlp.data.MapDataset(custom_dataset.get_dataset("train"))
dev_ds = paddlenlp.data.MapDataset(custom_dataset.get_dataset("dev"))
test_ds = paddlenlp.data.MapDataset(custom_dataset.get_dataset("test"))

# 使用paddle.io.DataLoader加载数据
batch_size = 32
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_ds, batch_size=batch_size, shuffle=True)
dev_loader = paddle.io.DataLoader(dev_ds, batch_size=batch_size, shuffle=False)
test_loader = paddle.io.DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, shuffle=False)

上述代码中，我们首先将自定义数据集 `CustomDataset` 转换为 `paddle.io.Dataset`，并使用 `paddle.io.DataLoader` 加载数据集，并指定 `batch_size`、`shuffle` 等参数。