我使用飞桨gitbub模型库Senta，关于情感倾向分析 中的lstm_net（单层LSTM模型）模型进行训练预测结果如下：

Predict probability of 0.533816 to be positive and 0.46618402 to be negative for review ' read the book forget the movie '
Predict probability of 0.8875562 to be positive and 0.11244377 to be negative for review ' this is a great movie '
Predict probability of 0.42828017 to be positive and 0.5717198 to be negative for review ' this is very bad '

对于负面语句 ' this is very bad '分析结果模糊。

同样使用bi_lstm_net（双向单层LSTM模型）训练模型并预测后，得到相反的结果，即负面语句分类准确，正向积极预测模糊。

最奇怪的是，当我使用lstm_net网络训练一次并存储模型后，再使用bi_lstm_net网络训练一次存储相同位置模型，那后面再通过lode此模型进行预测时，结果对正面、负面语句分类都很准确。这是什么原因呢？有没有大神指点下？