Парадоксально, але неструктуровані дані потребують певного базового рівня структури, перш ніж їх можна буде правильно проаналізувати. У деяких неструктурованих базах даних дані потрібно аналізувати шляхом витягнення (extraction).

Уявіть, що ви хочете запустити розпізнавання обличчя на фотографії. Спочатку ви повинні нанести на карту ключові контрольні точки, щоб створити ряд вимірювань (відстань між очима, ширина рота тощо). Потім цю карту можна використовувати для порівняння з ключовими точками з інших фотографій, доки ви не знайдете приклад того, де вимірювання потрапляють у прийнятні межі допуску.

Насправді ви застосували до файлу структуру, яка дозволяє порівнювати та аналізувати. Деякі бази, такі як-от MongoDB допомагають прискорити цей процес, застосовуючи «напівструктуру» до наборів даних під час їх зберігання. Усі оригінальні метадані зберігаються в документі NoSQL JSON, а додаткова напівструктура прискорює пошук і аналіз.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence