paddlenlp模块下DatasetBuilder主要实现什么功能，请代码展示

PaddleNLP模块下的DatasetBuilder主要实现了将各种类型的数据集转换为PaddlePaddle可用的Dataset格式，方便进行模型训练和评估。常见的数据集类型包括文本分类、序列标注、问答系统等。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用DatasetBuilder将一个文本分类数据集转换为PaddlePaddle可用的Dataset格式：

import paddlenlp

train_ds = paddlenlp.datasets.load_dataset('imdb', split='train')
test_ds = paddlenlp.datasets.load_dataset('imdb', split='test')

builder = paddlenlp.data.DatasetBuilder()
train_ds = builder.build_dataset(train_ds, fields=[
    ('text', paddlenlp.data.Field(tokenize=paddlenlp.data.JiebaTokenizer(), pad_token='[PAD]', unk_token='[UNK]')),
    ('label', paddlenlp.data.Field(dtype='int64'))
])
test_ds = builder.build_dataset(test_ds, fields=[
    ('text', paddlenlp.data.Field(tokenize=paddlenlp.data.JiebaTokenizer(), pad_token='[PAD]', unk_token='[UNK]')),
    ('label', paddlenlp.data.Field(dtype='int64'))
])

在上述代码中，我们首先使用`paddlenlp.datasets.load_dataset`函数加载IMDB数据集的训练集和测试集。然后，我们创建了一个`DatasetBuilder`对象，并使用`build_dataset`方法将原始数据集转换为PaddlePaddle可用的Dataset格式。在转换过程中，我们指定了两个字段：`text`和`label`。`text`字段使用了`paddlenlp.data.Field`对象来进行分词，并使用了特殊的`[PAD]`和`[UNK]`标记来处理长度不一的文本序列。`label`字段使用了默认的`dtype='int64'`类型。最终，我们得到了两个可以直接用于训练和评估的Dataset对象：`train_ds`和`test_ds`。