"这篇硕士学位论文是由周涛撰写，李波副教授和胡小华教授指导，主题为基于Hadoop的网络文本分析技术的研究与实现。论文专注于计算机应用技术领域，特别是自然语言处理方向。该研究在华中师范大学计算机学院完成，提交于2014年5月。论文探讨了如何利用Hadoop平台对海量网络文本进行有效分析，并可能涵盖了数据采集、文本预处理、分布式存储、MapReduce编程模型以及文本挖掘等相关技术。同时，论文包含了原创性声明和学位论文版权使用授权书，表明作者对研究成果的所有权并同意学校有权使用和公开论文内容。"
基于给定的摘要信息，以下是相关的知识点：
1. **Hadoop**: Hadoop是一个开源框架，主要用于处理和存储大量数据。它采用分布式计算模型，使得处理大规模数据集变得可能。在本论文中，Hadoop被用作基础工具来处理网络文本。
2. **网络文本分析**: 这涉及到从互联网上收集和分析大量文本数据，如社交媒体帖子、新闻文章等。分析可能包括情感分析、主题建模、关键词提取、链接分析等。
3. **自然语言处理(NLP)**: NLP是计算机科学的一个分支，致力于理解和生成人类语言。在这个研究中，NLP技术可能被用于理解、解析和提取文本中的信息。
4. **MapReduce**: 这是Hadoop的核心组件之一，它将大型数据集分割成小块，然后在集群的不同节点上并行处理，最后再将结果合并。
5. **分布式存储**: Hadoop的另一个关键组件是HDFS（Hadoop Distributed File System），它能跨多个节点存储数据，提供高可用性和容错性。
6. **文本预处理**: 在分析文本前，通常需要进行预处理，包括去除停用词、标点符号，词干化，词形还原，以及分词等步骤，以准备数据供后续分析。
7. **数据采集**: 网络文本的获取可能涉及到网络爬虫技术，这需要编写程序从网页中抓取数据。
8. **文本挖掘**: 这是通过算法和统计方法从文本中提取结构化信息的过程，可能包括实体识别、关系抽取等。
9. **知识产权和学术诚信**: 论文中的原创性声明和版权使用授权书强调了作者对其研究成果的所有权，并明确了学校有权使用和展示论文内容的条款。
10. **保密协议**: 对于某些敏感的学位论文，可能存在保密期，解密后才可按照授权书规定进行使用。
这些知识点共同构建了周涛硕士论文的主题框架，即如何在Hadoop环境下，利用自然语言处理技术有效地进行网络文本分析。
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