paddlenlp.data模块如何加载本地自定义数据集，请代码展示

PaddleNLP中的`paddlenlp.data`模块提供了多种数据集加载的方式，其中包括加载本地自定义数据集的方法。以下是一个简单的示例，展示了如何使用`paddlenlp.data`模块加载本地自定义数据集。

import paddlenlp as ppnlp
from paddlenlp.datasets import load_dataset

# 加载本地自定义数据集
train_ds, dev_ds = load_dataset(
    "my_dataset", splits=["train", "dev"])

# 定义数据处理函数
def preprocess(sample):
    text, label = sample["text"], sample["label"]
    # 在这里进行数据预处理，例如分词、编码等，返回处理后的数据
    return {"text": text, "label": label}

# 定义数据集
train_ds = train_ds.map(preprocess)
dev_ds = dev_ds.map(preprocess)

# 定义数据迭代器
batch_size = 32
train_loader = ppnlp.data.DataLoader(
    train_ds, batch_size=batch_size, shuffle=True)
dev_loader = ppnlp.data.DataLoader(
    dev_ds, batch_size=batch_size, shuffle=False)

上述代码中，我们首先使用`load_dataset`方法加载了本地名为`my_dataset`的数据集，并指定了数据集的训练集和验证集。然后，我们定义了一个`preprocess`函数，用于对数据进行预处理，例如分词、编码等。接着，我们将数据集映射到`preprocess`函数上，得到处理后的数据集。最后，我们使用`DataLoader`方法定义了训练集和验证集的数据迭代器。