暴雨内涝灾害是指由于暴雨急而大,城市排水不畅引起积水成涝,造成市区严重积水,影响公共安全的气象灾害。它的主要特征为突发性、群发性、持续频发性、造成经济损失巨大。随着中国城市化进程加快,如何预防和减少暴雨内涝灾害造成的经济损失及人员伤亡成为人们关注的热点和难点问题。同时,传统的媒体传播途径时效性及准确度较低,微博作为新兴的社交媒体时效性强。因此,急需一种基于微博文本暴雨内涝灾情判别与舆情研究方法进行应对。本文提出了基于微博文本进行暴雨内涝灾情的判别方法。微博作为新兴的社交媒体即时性强、用户数多。因此基于微博文本使用文本分类算法进行暴雨内涝的灾情判别具有一定理论和实践意义。本文首先获取了暴雨内涝灾害发生后的微博数据,使用三种文本分类算法进行文本分类,对微博文本进行有无灾情的二元分类判断;基于文本分类算法的三个常用的性能评价指标对三种文本分类算法进行分类性能比较,实验表明,朴素贝叶斯算法分类性能最优,可运用到基于微博文本进行暴雨内涝灾情判别的实践中。在实现了暴雨内涝灾情判别的基础上,本文还提出了基于微博文本进行暴雨内涝灾害舆情研究的新思路。在暴雨内涝灾害发生后,使用文本分类算法对获取到的微博文本数据进行灾情判别,对判别为有灾情的微博文本进行舆情研究,将暴雨内涝灾情以及公众情绪可视化,以便相关部门进行有针对性的应急管理与救援,以减少暴雨内涝灾害造成的人员伤亡以及经济损失。