paddlenlp.datasets.dataset.DatasetBuilder如何构建用于文本生成的自定义数据集，请代码展示

以下是使用PaddleNLP中的DatasetBuilder构建用于文本生成的自定义数据集的示例代码：

import paddle
import paddle.text as text
from paddlenlp.datasets import DatasetBuilder

class MyDataset(DatasetBuilder):
    """
    自定义数据集，继承DatasetBuilder类
    """

    def __init__(self, **kwargs):
        super(MyDataset, self).__init__(**kwargs)

    # 实现读取数据集的方法
    def _read(self, file_path):
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            for line in f:
                yield {"text": line.strip()}

# 使用自定义数据集
train_ds = MyDataset(
    data_files="train.txt",
    lazy=False
)
test_ds = MyDataset(
    data_files="test.txt",
    lazy=False
)

# 定义数据集上的Batch大小
batch_size = 32

# 构建数据管道
train_data_loader = paddle.io.DataLoader(
    train_ds,
    batch_size=batch_size,
    shuffle=True
)
test_data_loader = paddle.io.DataLoader(
    test_ds,
    batch_size=batch_size,
    shuffle=False
)

# 定义模型
model = text.GPT2ForPretraining.from_pretrained("gpt2-medium-en")

# 定义优化器和损失函数
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(
    learning_rate=5e-5,
    parameters=model.parameters()
)
criterion = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch in train_data_loader:
        input_ids = batch["text"]
        logits = model(input_ids)
        loss = criterion(logits, input_ids)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

    # 在测试集上评估模型
    for batch in test_data_loader:
        input_ids = batch["text"]
        logits = model(input_ids)
        loss = criterion(logits, input_ids)
        perplexity = paddle.exp(loss)
        print("Test Perplexity:", perplexity.numpy()[0])

这里定义了一个名为MyDataset的自定义数据集类，继承自DatasetBuilder类。在数据集类中，需要实现_read方法来读取数据集中的数据，并将其以字典形式返回。在这个示例中，我们假设数据集文件中每行都是一条文本数据，所以在_read方法中，每次读取一行，并将其封装成一个字典，字典中的键为"text"，值为文本数据本身。

在使用自定义数据集时，我们只需要实例化MyDataset类，并指定数据集文件路径即可。然后，我们可以使用PaddlePaddle提供的DataLoader类来构建数据管道，将数据集划分成一个个batch，方便模型进行训练和测试。

接下来，我们定义了一个名为model的GPT2模型，并使用AdamW优化器和交叉熵损失函数对模型进行训练。在每个epoch结束后，我们使用测试集上的数据评估模型的表现，计算模型的困惑度（perplexity）并输出。