要將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，通常使用一些自然語(yǔ)言處理技術(shù)和模型。以下是對(duì)選項(xiàng)的分析：

A: BOW (Bag of Words)
BOW是一種簡(jiǎn)單且常用的方法，用于將文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。它通過(guò)統(tǒng)計(jì)文本中每個(gè)詞出現(xiàn)的頻率來(lái)表示文本，從而將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的數(shù)值特征向量。因此，BOW是一個(gè)正確答案。

B: SOW (Set of Words)
SOW并不是一個(gè)常見(jiàn)或標(biāo)準(zhǔn)的術(shù)語(yǔ)。通常在文本處理中沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的“Set of Words”方法，因此這個(gè)選項(xiàng)不適合用于將文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。

C: CBOW (Continuous Bag of Words)
CBOW是一種用于訓(xùn)練詞向量的模型，屬于Word2Vec算法的一部分。雖然CBOW本身不是直接用于將文本結(jié)構(gòu)化的方法，但它通過(guò)生成詞向量可以幫助將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，CBOW在一定程度上可以看作是結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的工具。

D: SKIP-GRAM
Skip-gram與CBOW類(lèi)似，也是Word2Vec算法的一部分，用于生成詞向量。Skip-gram通過(guò)預(yù)測(cè)給定詞的上下文詞來(lái)訓(xùn)練詞向量。雖然它不是直接的文本結(jié)構(gòu)化方法，但通過(guò)生成詞向量，同樣可以幫助文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。

綜合分析，A（BOW）是直接用于文本結(jié)構(gòu)化的方法，而C（CBOW）和D（Skip-gram）通過(guò)生成詞向量間接實(shí)現(xiàn)了文本結(jié)構(gòu)化。因此，正確答案是A、C和D。