Las bases de datos orientadas a documentos, un tipo de base de datos NoSQL, están ganando popularidad debido a su flexibilidad en el manejo de datos y su rendimiento para datos a gran escala. MongoDB, una base de datos orientada a documentos típica, es una base de datos que almacena datos en formato JSON, donde el campo superior involucra campos inferiores y campos con el mismo padre relacionado. Una característica de esta base de datos orientada a documentos es que los datos se almacenan dinámicamente en una ubicación arbitraria sin definir explícitamente un esquema de antemano. Esta flexibilidad viola la propiedad anterior y causa dificultades para la legibilidad del programa de aplicación y el mantenimiento de la base de datos. Para abordar estos problemas, proponemos un método de soporte de reconstrucción para estructuras de documentos en MongoDB. El método utiliza la fuerza de la relación Has-A entre los campos padre e hijo, así como la similitud de los nombres de los campos en los documentos de MongoDB en el procesamiento del lenguaje natural, para reconstruir la estructura de datos en MongoDB. Como resultado, el método transforma los campos padre e hijo en estructuras de datos más coherentes. Evaluamos nuestros métodos utilizando datos del mundo real y demostramos su efectividad.