NLP或機器學習中什麼是結構化數據和非結構化數據？

如題！感謝！

來一圖流。用百度的信息抽取數據集做個例子。

貼個圖吧，圖象，文本，視頻，語音，以及社交類網路數據。。。這類屬於典型的非結構化數據

比如一段話就是非結構化的數據，kaggle或天池的比賽裡面，提供的各種csv文件數據，有對應的各個欄位，這些就屬於結構化數據。

這些問題其實谷歌或百度一下，很容易就能得到答案。建議以後多自己嘗試去尋找答案～

自然語言包含的文字、語音、圖像和視頻，都可稱為非結構化數據，這些數據要讓機器讀懂理解，並形成一個結構化的知識庫體系，具有商業化價值，才是完整的智能系統。

結構化數據一般是存儲在資料庫或其他地方中的結構完好的數據，數值型數據，標籤啊等等都是結構化數據，可以直接拿來各種用，非結構化數據一般是指文本數據等，這類數據一般需要從中做信息抽取啊，或者是用端到端的深度學習來用它。