非结构化数据分析处理技术包括

非结构化数据分析处理技术是一种用于分析和处理大量、未结构化数据的技术。这些数据通常包括文本、图像、音频、视频等多种形式，需要通过特定的技术和方法进行提取、转换和分析。非结构化数据分析处理技术主要包括以下几个方面：

1. 文本挖掘：文本挖掘是一种从大量文本数据中提取有用信息的技术。它包括关键词提取、主题建模、情感分析、语义分析等。通过文本挖掘，可以从文本数据中提取出有价值的信息，如用户评论、新闻报道、学术论文等。

2. 图像识别：图像识别是一种将图像数据转换为计算机可理解的表示形式的方法。它包括图像分类、目标检测、图像分割、图像恢复等。通过图像识别，可以从图像数据中提取出有用的信息，如人脸识别、物体识别、场景分析等。

3. 语音识别：语音识别是一种将语音信号转换为文本或命令的技术。它包括语音转写、语音合成、语音增强等。通过语音识别，可以从语音数据中提取出有用的信息，如语音助手、语音导航、语音翻译等。

4. 视频分析：视频分析是一种对视频数据进行实时或离线分析的技术。它包括视频内容分析、视频事件检测、视频质量评估等。通过视频分析，可以从视频数据中提取出有用的信息，如视频监控、视频推荐、视频编辑等。

5. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术。它包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、预测分析等。通过数据挖掘，可以从数据中提取出有用的信息，如客户行为分析、市场趋势预测、产品推荐等。

6. 机器学习：机器学习是一种让计算机通过学习数据来自动改进性能的技术。它包括监督学习、无监督学习、强化学习等。通过机器学习，可以从数据中提取出有用的信息，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

7. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。通过深度学习，可以从数据中提取出复杂的特征和模式，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

8. 知识图谱：知识图谱是一种存储和组织知识的方式。它包括实体识别、关系抽取、本体构建等。通过知识图谱，可以将不同领域的信息整合在一起，形成一个完整的知识体系，从而更好地理解和利用数据。

9. 可视化：可视化是一种将数据以图形的形式展示出来的技术。它包括数据可视化、交互式可视化等。通过可视化，可以更直观地展示数据的特点和规律，帮助人们更好地理解和分析数据。

10. 云计算与大数据：云计算是一种提供计算资源和服务的平台。它包括分布式计算、并行计算、云计算平台等。通过云计算，可以实现数据的大规模存储和处理，提高数据分析的效率和准确性。同时，大数据技术可以帮助人们更好地管理和分析海量的数据，发现其中的价值和规律。

总之，非结构化数据分析处理技术涵盖了多个领域和方向，包括文本挖掘、图像识别、语音识别、视频分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、知识图谱、可视化和云计算与大数据等。这些技术相互补充，共同构成了非结构化数据分析处理的完整体系。