实例演示：使用datasets.dataset_factory生成文本分类数据集

在文本分类任务中，一个常见的需要是根据给定的文本内容，判断其所属的类别。为了训练和评估分类模型，我们通常需要一个包含已标注的文本分类数据集。

在Tensorflow中，我们可以使用datasets模块的dataset_factory函数来创建文本分类数据集。下面我们将演示如何使用datasets.dataset_factory生成一个简单的文本分类数据集，并提供一个使用例子。

首先，我们需要定义一个函数来生成我们想要的文本分类数据集。该函数需要返回一个tf.data.Dataset对象，其中包含已标注的文本数据和对应的类别标签。

import tensorflow_datasets as tfds

def generate_text_classification_dataset():
    # 生成文本数据
    texts = ["I love this movie.", "This book is great.", "The weather is nice today.", "I dislike this song.", ...]
    
    # 生成类别标签
    labels = [1, 1, 0, 0, ...]  # 1表示正面，0表示负面
    
    # 创建一个字典，用于创建tf.data.Dataset对象
    dataset_dict = {
        "text": texts,
        "label": labels,
    }
    
    # 使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法创建数据集
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dataset_dict)
    
    return dataset

在上面的代码中，我们首先定义了一些文本数据和对应的类别标签。然后我们创建了一个字典dataset_dict，其中的键为"text"和"label"，分别对应文本和类别标签。最后，我们使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()方法将字典转换为tf.data.Dataset对象。

接下来，我们可以使用datasets.dataset_factory函数来生成我们的文本分类数据集。该函数需要两个参数：数据集的名称和自定义生成数据集的函数。

import tensorflow_datasets as tfds

dataset_name = "text_classification_dataset"
dataset_builder = tfds.dataset_factory.register_dataset_builder(
    dataset_name,
    generate_text_classification_dataset
)

dataset = tfds.load(dataset_name)

在上面的代码中，我们首先注册了一个名为"text_classification_dataset"的数据集生成器函数，并指定了我们自定义的生成数据集的函数generate_text_classification_dataset。然后，可以使用tfds.load()函数来加载该数据集。

最后，我们可以使用生成的数据集来训练和评估我们的文本分类模型。例如，我们可以使用循环遍历数据集的每个样本，并输出文本内容和对应的类别标签。

for example in dataset:
    text = example["text"]
    label = example["label"]
    
    print("Text: ", text)
    print("Label: ", label)

这样，我们就完成了使用datasets.dataset_factory生成文本分类数据集的示例，并提供了一个简单的使用例子。你可以根据自己的具体任务和数据来修改和扩展这个示例。