生产中的NLP：构建 Docker 镜像

在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的生产环境中，使用 Docker 镜像是一种常见的部署方式。Docker 镜像提供了一种轻量级、可移植、可扩展的解决方案，使得在不同的环境中使用和部署 NLP 应用变得更加方便。本文将介绍如何创建一个基于 Docker 的 NLP 应用镜像，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个包含 NLP 应用的项目。这个项目可以是一个使用 Python 编写的文本分类器、情感分析器或语言生成器等。在本文中，我们将假设我们有一个文本分类器的应用。

1. 创建项目结构

首先，在你的本地环境中创建一个项目文件夹，并按照以下结构组织项目：

- project_folder
  - app.py
  - requirements.txt
  - Dockerfile

在这个结构中，app.py 是包含 NLP 应用代码的主要文件，requirements.txt 则是列出了项目所需的依赖项，Dockerfile 则是用于构建 Docker 镜像的文件。

2. 编写应用代码

在 app.py 文件中，编写你的 NLP 应用代码。这里以一个简单的文本分类器为例：

import nltk