基于给定的暴雨洪涝中文语料库，利用已人工标注的样本作为训练集合测试集，基于深度学习和预训练模型，编程实现暴雨洪涝中文文本中的发生时间和发生地点两类实体的识别和抽取

这是一个自然语言处理（NLP）的任务，需要使用命名实体识别（NER）技术来实现。以下是一个基本的实现步骤：

1. 数据预处理：对给定的暴雨洪涝中文语料库进行预处理，包括数据清洗、分词、词性标注等操作。同时，利用人工标注的样本，将文本中的发生时间和发生地点两类实体标注出来，作为训练集和测试集。

2. 特征提取：对预处理后的数据进行特征提取，包括词向量表示、上下文特征等。可以使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe）来获得词向量表示，也可以使用深度学习模型（如CNN、LSTM）来提取上下文特征。

3. 模型训练：使用训练集来训练模型，可以使用深度学习模型（如BiLSTM、CRF）来进行命名实体识别。在训练过程中，需要对模型进行调参，包括学习率、批次大小、隐藏层维度等。

4. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。

5. 应用部署：将训练好的模型应用到实际场景中，对暴雨洪涝中文文本进行实体识别和抽取，输出发生时间和发生地点两类实体。

需要注意的是，在实际应用中，可能会遇到一些语言上的挑战，如同义词、歧义词等问题。可以通过增加训练数据、使用多语言模型等方式来解决这些问题。