NLP-AHU-206循环神经网络（RNN）及其衍生变体，在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等多个关键领域中占据着不可或缺的地位。但不容忽视的是，传统RNN在处理长序列数据时，普遍面临梯度消失或梯度爆炸的困境，这使得它难以精准捕捉序列中远距离的依赖关系，极大限制了其实际应用效果。长短期记忆网络（LSTM）的问世，针对性地缓解了这一核心痛点，而双向长短时记忆网络（BiLSTM）则在LSTM的基础