解释如下代码：self.data_list = DP.get_file_list(self.dataset_path, seq_list)

这行代码中，`self` 是一个类的实例对象，`DP` 是一个类，`get_file_list` 是 `DP` 类中的一个静态方法。`self.dataset_path` 是该实例对象中的一个属性，表示数据集所在的路径，`seq_list` 是一个列表，表示需要加载的数据文件名序列。`DP.get_file_list()` 方法会根据 `self.dataset_path` 和 `seq_list` 参数，返回一个列表，包含所有需要加载的数据文件的路径。这个列表会被赋值给 `self.data_list`，作为该实例对象的一个属性，方便后续调用。

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class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类，用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法：

- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`：初始化函数，参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性，例如 `inference` 表示是否为预测模式，`max_seq_len` 表示最大序列长度，`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`：加载数据集的方法，返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据，每个元素都是一个长度为 3 的列表，分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`：返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`：根据索引返回一个样本，返回的是一个字典类型，包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。

该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。