要将非结构化的文本数据结构化，可以使用多种方法，其中包括词袋模型（BOW）、GloVe、CBOW和Skip-Gram。这些方法都是将文本数据转化为数值形式，以便进行进一步的分析和处理。以下是对每种方法的简要分析：

A: BOW（Bag of Words，词袋模型）
- 词袋模型是一种简单且常用的文本表示方法。它通过统计文本中每个词的出现次数来表示文本，不考虑词的顺序。BOW将文本数据转化为一个向量，因此是一种将非结构化文本结构化的有效方法。

B: GLOVE（Global Vectors for Word Representation）
- GloVe是另一种将文本数据结构化的方法。它是一种基于词嵌入的技术，通过在大规模语料库上进行训练，生成每个词的向量表示。GloVe考虑了词与词之间的全局共现信息，因此能够捕捉到词的语义关系。

C: CBOW（Continuous Bag of Words）
- CBOW是Word2Vec模型的一种变体，通过预测上下文词来学习词的向量表示。CBOW模型输入的是上下文词，输出的是目标词的词向量。它能够将文本数据转化为结构化的词向量。

D: SKIP-GRAM
- Skip-Gram是Word2Vec模型的另一种变体，与CBOW相反，它通过给定一个词来预测其上下文词。Skip-Gram模型在大型语料库上训练后，能够生成词的向量表示，将文本数据结构化。

综上所述，A（BOW）、B（GLOVE）、C（CBOW）、D（SKIP-GRAM）这四种方法都能够将非结构化的文本数据结构化。因此，正确答案是A、B、C、D。