Los contratos inteligentes son aplicaciones descentralizadas que se ejecutan en plataformas blockchain y han sido ampliamente utilizados en una variedad de escenarios en los últimos años. Sin embargo, los frecuentes incidentes de seguridad en los contratos inteligentes han centrado cada vez más la atención en su seguridad y confiabilidad, y la detección de vulnerabilidades en los contratos inteligentes se ha convertido en un problema urgente en la seguridad blockchain. La mayoría de los métodos existentes se basan en reglas fijas definidas por expertos, que tienen las desventajas de un solo tipo de detección, escasa escalabilidad y alta tasa de falsas alarmas. Para resolver los problemas anteriores, este documento propone un método que combina Bi-LSTM y un mecanismo de atención para la detección de múltiples vulnerabilidades de códigos de operación de contratos inteligentes. Primero, preprocesamos los datos para convertir los códigos de operación en una matriz de características adecuada como entrada de la red neuronal y luego utilizamos el modelo Bi-LSTM basado en el mecanismo de atención para clasificar contratos inteligentes con múltiples etiquetas. Los resultados experimentales muestran que el modelo puede detectar múltiples vulnerabilidades al mismo tiempo, y todos los indicadores de evaluación superaron el 85%, lo que demuestra la efectividad del método propuesto en este documento para tareas de detección de múltiples vulnerabilidades en contratos inteligentes.