对于处理非结构化数据，可以使用一些文本处理技术和工具来将其转换为结构化数据，然后再使用Sora模型进行处理。以下是一些常用的方法：
文本处理：使用自然语言处理技术，如分词、词性标注、命名实体识别等，将非结构化文本转换为结构化数据。
主题建模：使用主题建模算法，如Latent Dirichlet Allocation (LDA)，可以将文本数据分解为不同的主题，从而帮助理解非结构化数据。
文本向量化：将文本数据转换为向量表示，可以使用词袋模型、TF-IDF权重等方法将文本数据转换为数值型数据。
图像处理：对于非结构化的图像数据，可以使用图像处理技术，如卷积神经网络 (CNN)、特征提取等方法将图像数据转换为结构化数据。
一旦将非结构化数据转换为结构化数据，就可以将其输入到Sora模型中进行处理和分析，以实现各种应用场景，如情感分析、文本分类、图像识别等任务。