paddlenlp.datasets.dataset.DatasetBuilder模块能否自定义，请代码展示

是的，PaddleNLP提供了`paddlenlp.datasets.dataset.DatasetBuilder`模块，用户可以通过继承`DatasetBuilder`类自定义自己的数据集。下面是一个简单的代码示例：

from paddlenlp.datasets.dataset import DatasetBuilder

class MyDataset(DatasetBuilder):
    # 定义数据集名称
    SPLITS = {
        'train': 'train.txt',
        'dev': 'dev.txt',
        'test': 'test.txt'
    }

    def __init__(self, root_path, mode='train', **kwargs):
        # 调用父类构造函数
        super(MyDataset, self).__init__(root_path, **kwargs)
        self.mode = mode
        self.file_path = self.SPLITS[mode]

    def _read(self):
        # 读取数据文件
        with open(self.file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                # 对每一行进行处理，返回样本数据
                yield {'text': line.strip(), 'label': 0}

在上面的示例中，我们定义了一个`MyDataset`类，继承了`DatasetBuilder`类，并重写了`_read`方法来读取数据。在`MyDataset`类中定义了一个`SPLITS`字典，用于指定数据集的文件名。在`__init__`方法中，我们通过`mode`参数指定数据集的模式，然后根据模式选择相应的文件名。在`_read`方法中，我们打开数据文件，逐行读取数据，对每一行进行处理，并返回样本数据。这里我们只是简单地将每一行文本作为输入数据，并将标签设置为0。

以上代码只是一个简单的示例，实际上用户可以根据自己的需求，对`_read`方法进行更加复杂的处理，以读取和返回自己的数据集。