BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) 是一种深度学习模型，它将 LSTM 模型的双向思想和长短时记忆网络的思想结合起来。

它使用了两个独立的 LSTM 网络，分别对序列的正向和反向进行处理。这样可以让模型在处理序列时同时考虑上下文的正向和反向信息，提高了模型的泛化能力。

在自然语言处理领域中，BiLSTM 常用于词性标注、命名实体识别、文本分类、序列标注等任务。由于它能够考虑上下文信息，因此在处理自然语言中的不确定性和模糊性方面表现较好。