在提取过程中处理非结构化数据通常涉及将原始、未格式化的数据转换为结构化或半结构化格式的技术。常见的方法包括使用自然语言处理 (NLP) 解析文本、使用正则表达式进行模式匹配以及利用计算机视觉处理图像或视频。例如，从 PDF 或电子邮件中提取文本通常需要 OCR（光学字符识别）工具来数字化内容，然后使用 spaCy 或 NLTK 等 NLP 库来识别实体或关系。这些方法侧重于识别缺乏预定义模式的数据中的模式或特征，使它们可用于下游任务（如分析或存储）。
预处理是提取前规范化非结构化数据的关键步骤。这包括清除噪声（例如，删除不相关的字符）、将大型文本块拆分为句子或标记，以及处理编码问题。例如，从社交媒体帖子中提取数据可能涉及去除表情符号、规范化俚语或检测语言以确保一致性。像 Apache Tika 这样的工具可以帮助将各种文件格式（例如 DOCX、HTML）解析为纯文本，而像 Pandas 这样的框架可以将输出构建到表格中。开发人员通常将这些步骤与自定义规则相结合，例如根据关键字或日期过滤数据，以在提取过程中优先考虑相关信息。
机器学习模型越来越多地用于自动化从非结构化数据中提取信息。像命名实体识别 (NER) 这样的监督模型可以识别文本中的特定数据点（例如，日期、名称），而像聚类这样的非监督方法可以将相似的内容分组。对于图像，卷积神经网络 (CNN) 可以检测照片中的对象或文本，而像 BERT 这样的转换器可以实现上下文感知的文本分析。Hugging Face 库中的预训练模型通过提供现成的解决方案来缩短开发时间。像 Google Cloud Vision 或 AWS Textract 这样的 API 为不想从头开始构建管道的开发人员提供可扩展的提取服务。这些方法平衡了准确性和效率，尤其是在处理大型或复杂数据集时。