mlnet classification fails if file is too big

**System Information (please complete the following information):**
- OS & Version: Windows 10
- ML.NET Version: mlnet tool 16.2.0
- .NET Version: dotnet 5.0.402

**Describe the bug**
I have a large semicolon-separated dataset with 1833 columns per row and 37437 rows in it. Running the cli tool mlnet on it fails with an error message if the file is too big:

`One or more errors occurred. (Specified column index 1833 is out of range. This dataset has 1 columns and column index must be non-negative and less than the size of the collection.)`

I have tried with running on the first 130 rows, and the last 130 rows of the dataset (= 1,067,118 bytes), and it starts. But if I run with the 140 (or more) first, or last, rows, it fails with the error. 140 rows makes the file 1,149,894 bytes in size.

However, the same dataset (full sized) works with the ML Model Builder inside Visual Studio!

**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Create a CSV file with 1833 columns per row, 8364 characters/row and 140 rows in total (test1.txt)
2. Run command:
`mlnet classification --dataset test1.txt --has-header false --ignore-cols 0 --label-col 1833 --train-time 1800 --name EcnML_test --output EcnML`
3. mlnet aborts with the error after a few seconds

**Expected behavior**
The classification should start and work the same with 140 rows, just as with 130 rows in the dataset.

**Screenshots, Code, Sample Projects**
One row of the dataset looks like this:
```
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```

**Additional context**
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