基于社交媒体数据的城市洪涝灾害信息智能提取与分析

近年来，由于气候变化导致极端降雨引起的城市内涝灾害事件频发，给我国城市水安全和可持续发展带来威胁，准确掌握受灾区域的舆论主体和公众情绪，对提高应急管理部门内涝灾害的态势感知能力具有重要意义。在当今智能网络时代，人们通过社交媒体反映问题和建议的诉求日益凸显，社交媒体已逐渐成为反映民众情感和社会舆情的主要载体，为获取自然灾害信息提供了新的途径。如何从社交媒体中快速提取城市洪涝灾害信息，并对自然灾害信息进行主题分类和情感分析，准确掌握区域灾情的主题类别和民众舆论倾向，是目前亟待解决的关键技术问题。以新浪微博为例，阐述了洪涝灾害数据的获取与预处理方法，构建了基于FastText的城市洪涝灾害信息主题分类和情感分析模型，以准确掌握受灾区域的主题类别和舆论导向。以2021年郑州“7.20”特大暴雨期间洪涝灾害为例的研究结果表明，本文方法实现了对社交媒体中城市洪涝灾害数据的智能提取与分析，主题分类模型对预设八种类别数据的分类预测F1值达到0.80以上，且情感分析模型基本能够准确预测情感标记为“负面”的数据，这表明本文构建的基于FastText的城市洪涝灾害信息主题分类和情感分析模型能够满足支撑城市应...