bi-LSTM相较于LSTM在处理哪种类型的数据时效果更佳？

双向循环神经网络（bi-LSTM）相较于标准的LSTM，在处理序列数据时，特别是那些具有上下文依赖和时间顺序信息较强的情况时，效果通常更佳。这是因为bi-LSTM能够同时考虑序列中前向和后向的信息：

1. 前向LSTM：从左到右处理输入，关注过去的信息对当前时刻的影响。
2. 后向LSTM：从右到左处理输入，关注未来的信息对当前时刻的潜在影响。

结合两者，bi-LSTM能提供更全面的时间特征表示，有助于更好地捕捉文本中的语义、语法结构和潜在含义。这对于诸如情感分析、机器翻译、语音识别等任务来说，能够提升模型的理解和预测能力。