Структурирование неструктурированных данных в современном цифровом мире происходит с помощью специализированных методов и инструментов. 3

Некоторые из них:

• Использование инструментов обработки естественного языка (NLP). 3 Они помогают в анализе и понимании неструктурированных текстовых данных. 3 Примеры таких инструментов: NLTK, SpaCy и TextBlob. 3
• Применение машинного обучения и искусственного интеллекта. 13 Алгоритмы машинного обучения и AI используются для анализа и классификации неструктурированных данных. 3
• Использование специализированных инструментов. 3 Существуют программы, которые разработаны для работы с неструктурированными данными, например Hadoop и Elasticsearch. 3
• Применение технологий Linked Data. 4 Они позволяют связывать между собой неструктурированные данные, которые находятся в разных источниках, и по запросу формировать информационный портрет. 4

Процесс структурирования неструктурированных данных включает несколько этапов: 1

1. Удаление дубликатов и нерелевантного контента. 1 Это важно, так как повторяющиеся записи могут исказить результаты анализа. 1
2. Приведение форматов к единому виду. 1
3. Структурирование неорганизованной информации для дальнейшего анализа. 1

Работа с неструктурированными данными требует больших вычислительных мощностей, специализированного ПО и экспертизы в области data science. 1