非结构化数据转换为结构化数据提取文本特征

非结构化数据是指那些没有固定模式、难以直接用传统数据库方式进行存储的数据，如文本、图片、音频和视频等。将非结构化数据转化为结构化数据，是为了便于处理和分析。在这个过程中，文本特征提取是一个关键步骤：

1. 文本预处理：清理文本，去除无关字符（如标点、停用词），进行分词（将连续的文字切分成单个词语）、词干提取（还原单词到其基本形式）或词形还原。

2. 特征表示：选择合适的文本表示技术，如词袋模型（Bag of Words，统计每个词汇出现的频率）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，衡量词的重要性）、词嵌入（如Word2Vec或BERT，将词转化为稠密向量）或N-gram（连续的n个词序列作为特征）。

3. 构建特征矩阵：将上述处理后的特征组合成一个表格形式，每行代表一段文本，列对应不同的特征或词汇。

4. 特征工程：可能还需要进行降维（如PCA或LDA）、编码（如独热编码）或其他特征变换，以减少维度并提高模型性能。

5. 提取关键信息：通过词频、情感分析、主题模型（如LSA或LDA）等方法，进一步抽取文本的主要话题、情绪倾向等有价值的信息。