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双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种特殊类型的循环神经网络，它结合了长短时记忆（LSTM）和双向信息传递。与传统的LSTM不同，BiLSTM不仅考虑了过去的信息，还考虑了未来信息。这意味着在处理序列数据时，它可以同时从过去和未来两个方向获取上下文信息。这种结构使得BiLSTM在许多自然语言处理任务中表现出色，如情感分析、命名实体识别和机器翻译等。总之，双向长短期记忆网络是一种强大的深度学习模型，能够在处理序列数据时充分利用上下文信息。