要將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，可以使用多種方法，其中包括詞袋模型（BOW）、GloVe、CBOW和Skip-Gram。這些方法都是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)值形式，以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。以下是對(duì)每種方法的簡要分析：

A: BOW（Bag of Words，詞袋模型）
- 詞袋模型是一種簡單且常用的文本表示方法。它通過統(tǒng)計(jì)文本中每個(gè)詞的出現(xiàn)次數(shù)來表示文本，不考慮詞的順序。BOW將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)向量，因此是一種將非結(jié)構(gòu)化文本結(jié)構(gòu)化的有效方法。

B: GLOVE（Global Vectors for Word Representation）
- GloVe是另一種將文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的方法。它是一種基于詞嵌入的技術(shù)，通過在大規(guī)模語料庫上進(jìn)行訓(xùn)練，生成每個(gè)詞的向量表示。GloVe考慮了詞與詞之間的全局共現(xiàn)信息，因此能夠捕捉到詞的語義關(guān)系。

C: CBOW（Continuous Bag of Words）
- CBOW是Word2Vec模型的一種變體，通過預(yù)測(cè)上下文詞來學(xué)習(xí)詞的向量表示。CBOW模型輸入的是上下文詞，輸出的是目標(biāo)詞的詞向量。它能夠?qū)⑽谋緮?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的詞向量。

D: SKIP-GRAM
- Skip-Gram是Word2Vec模型的另一種變體，與CBOW相反，它通過給定一個(gè)詞來預(yù)測(cè)其上下文詞。Skip-Gram模型在大型語料庫上訓(xùn)練后，能夠生成詞的向量表示，將文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。

綜上所述，A（BOW）、B（GLOVE）、C（CBOW）、D（SKIP-GRAM）這四種方法都能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。因此，正確答案是A、B、C、D。