class_docstr: **XNLI Chinese** 数据集的 **Loader** ，该数据取自 https://arxiv.org/abs/1809.05053 ，在 https://arxiv.org/pdf/1905.05526.pdf
  、 https://arxiv.org/pdf/1901.10125.pdf 和 https://arxiv.org/pdf/1809.05053.pdf 有使用。
  
  该数据集为中文句对 NLI（本为 ``multi-lingual`` 的数据集，但是这里只取了中文的数据集）。原句子已被
  ``MOSES tokenizer`` 处理，这里我们将其还原并重新按字 tokenize 。原始数据为::
  
      premise hypo    label
      我们 家里 有 一个 但 我 没 找到 我 可以 用 的 时间 我们 家里 有 一个 但 我 从来 没有 时间 使用 它 .  entailment
  
  验证集和测试集中的数据为 csv 或 json 格式，这里只取以上三个 field 中的数据。
  读取的 :class:`~fastNLP.core.DataSet` 将具备以下的数据结构：
  
  .. csv-table::
     :header: "raw_chars1", "raw_chars2", "target"
     
     "我们 家里 有 一个 但 我 没 找到 我 可以 用 的 时间", "我们 家里 有 一个 但 我 从来 没有 时间 使用 它 .", "0"
     "...", "...", "..."
docstr: 从指定一个或多个路径中的文件中读取数据，返回 :class:`~fastNLP.io.DataBundle` 。
  读取的 field 根据 :class:`SNLILoader` 初始化时传入的 ``fields`` 决定。
  
  :param paths:
  :return:
docstr_tok: ["\u4ece\u6307\u5b9a\u4e00\u4e2a\u6216\u591a\u4e2a\u8def\u5f84\u4e2d\u7684\u6587\u4ef6\u4e2d\u8bfb\u53d6\u6570\u636e\uff0c\u8fd4\u56de",":","class",":","`","~fastNLP.io.DataBundle","`","\u3002","\u8bfb\u53d6\u7684","field","\u6839\u636e",":","class",":","`","SNLILoader","`","\u521d\u59cb\u5316\u65f6\u4f20\u5165\u7684","``","fields","``","\u51b3\u5b9a\u3002",":","param","paths",":",":","return",":"]
code: def load(
      self, paths: Union[str, Dict[str, str]] = None
  ) -> DataBundle:
      """
      从指定一个或多个路径中的文件中读取数据，返回 :class:`~fastNLP.io.DataBundle` 。
      读取的 field 根据 :class:`SNLILoader` 初始化时传入的 ``fields`` 决定。
  
      :param paths:
      :return:
      """
      if paths is None:
          paths = self.download()
      paths = check_loader_paths(paths)
      datasets = {}
      for name, path in paths.items():
          if name == "train":
              datasets[name] = self._load_train(path)
          else:
              datasets[name] = self._load(path)
  
      data_bundle = DataBundle(datasets=datasets)
      return data_bundle
  
imports: import os
  from typing import Union, Dict
  from .csv import CSVLoader
  from .json import JsonLoader
  from .loader import Loader
  from fastNLP.io.data_bundle import DataBundle
  from ..utils import check_loader_paths
  from fastNLP.core.dataset import DataSet, Instance
  from fastNLP.core.log import logger
label_desc: Use image node_id 4 for calling the CNXNLILoader obj's underlying member method code with example usage: obj.load(paths) and returns: data_bundle