對于處理非結構化數據，可以使用一些文本處理技術和工具來將其轉換為結構化數據，然后再使用Sora模型進行處理。以下是一些常用的方法：
文本處理：使用自然語言處理技術，如分詞、詞性標注、命名實體識別等，將非結構化文本轉換為結構化數據。
主題建模：使用主題建模算法，如Latent Dirichlet Allocation (LDA)，可以將文本數據分解為不同的主題，從而幫助理解非結構化數據。
文本向量化：將文本數據轉換為向量表示，可以使用詞袋模型、TF-IDF權重等方法將文本數據轉換為數值型數據。
圖像處理：對于非結構化的圖像數據，可以使用圖像處理技術，如卷積神經網絡 (CNN)、特征提取等方法將圖像數據轉換為結構化數據。
一旦將非結構化數據轉換為結構化數據，就可以將其輸入到Sora模型中進行處理和分析，以實現各種應用場景，如情感分析、文本分類、圖像識別等任務。
