非結構化數據檢索的方法包括以下幾種：
自然語言處理：利用自然語言處理技術，將非結構化數據進行語義分析、詞頻統計等處理，以提取出有用的信息。
文本挖掘：使用文本挖掘技術，對非結構化數據進行分詞、詞性標注、實體識別等處理，以發現數據中隱藏的模式和規律。
信息檢索：利用信息檢索技術，通過建立索引、檢索引擎等方式，對非結構化數據進行全文搜索和相關性排序。
機器學習：采用機器學習算法，對非結構化數據進行分類、聚類、情感分析等處理，以實現對數據的智能理解和挖掘。
數據挖掘：應用數據挖掘技術，對非結構化數據進行關聯規則挖掘、異常檢測等處理，以發現數據中的潛在關聯性和異常情況。
