要使用pandas構(gòu)建一個自定義的huggingface dataset數(shù)據(jù)集，首先需要安裝transformers庫。然后，可以使用以下代碼創(chuàng)建一個自定義的數(shù)據(jù)集：

import pandas as pd
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 加載預訓練模型和分詞器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定義數(shù)據(jù)集
def create_dataset(texts, labels):
    # 將文本轉(zhuǎn)換為編碼格式
    inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    # 獲取預測結(jié)果
    outputs = model(**inputs)
    # 獲取預測類別
    label_ids = outputs.last_hidden_state[:, 0]
    return label_ids, outputs

# 示例數(shù)據(jù)
texts = ['這是一個例子', '這是另一個例子']
labels = [1, 0]

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
dataset = create_dataset(texts, labels)
print(dataset)

在這個例子中，我們首先導入了pandas和transformers庫。然后，我們定義了一個名為create_dataset的函數(shù)，該函數(shù)接受文本列表和標簽列表作為輸入，并返回一個包含預測類別和預測輸出的元組。最后，我們使用這個函數(shù)創(chuàng)建了一個自定義的數(shù)據(jù)集。