上面我提到的是lstm+多头注意力机制解决我的问题，但是我想把lstm改成bilstm，你能将刚刚我有疑问的结合点换成bilstm重新讲解一下吗

当使用LSTM（长短期记忆网络）结合多头注意力机制来解决问题时，我们可以将LSTM替换为BiLSTM（双向长短期记忆网络）。BiLSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在时间步骤上同时运行正向和反向的LSTM单元。

BiLSTM的主要优势在于它能够捕捉到上下文信息。正向LSTM从序列的起始位置开始处理输入，而反向LSTM从序列的末尾位置开始处理输入。这样，BiLSTM能够同时考虑到过去和未来的信息，从而更好地理解序列中的上下文关系。

多头注意力机制是一种用于加强模型对不同部分的关注程度的机制。它通过将输入进行多次线性变换，并计算每个变换后的结果与一个查询向量之间的注意力权重。然后，将这些注意力权重与变换后的结果进行加权求和，得到最终的表示。

因此，使用BiLSTM和多头注意力机制可以更好地捕捉序列数据中的上下文信息，并且能够根据不同部分的重要性进行加权处理。