Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）是一种常用于处理自然语言处理任务的深度学习模型。在处理单字和双字的分类问题时，可以使用Bi-LSTM模型来捕捉文本中的上下文信息。

以下是一个使用Bi-LSTM模型处理单字和双字分类问题的示例代码：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense

# 定义输入数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])  # 输入数据，每个样本包含一个或两个字
y = np.array([0, 1, 0])  # 标签，0表示单字，1表示双字

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=7, output_dim=10, input_length=2))  # 嵌入层，将每个字编码为稠密向量
model.add(Bidirectional(LSTM(units=10)))  # 双向LSTM层，捕捉上下文信息
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))  # 输出层，进行分类

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=1)

# 使用模型进行预测
new_X = np.array([[7, 8], [9, 10]])  # 新的输入数据
predictions = model.predict(new_X)
print(predictions)

上述代码中，首先定义了输入数据X和标签y，其中X表示每个样本包含一个或两个字，y表示对应的标签。然后，通过Sequential模型创建了一个Bi-LSTM模型，其中包含了嵌入层（Embedding）、双向LSTM层（Bidirectional LSTM）和输出层（Dense）。嵌入层用于将每个字编码为稠密向量，双向LSTM层可以捕捉上下文信息，输出层进行分类。模型编译后，使用fit方法进行训练，然后可以使用predict方法进行预测。

这是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行模型结构和参数的调整。