В статье рассматривается применение модели BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) для автоматической контекстуальной классификации модусных показателей категории эвиденциальности в медиадискурсе. Исследование направлено на выявление специфики актуализации базовой (эвиденциальность, авторизация, восприятие, персональность, темпоральность) и добавочной (аппроксимация, модальность, отрицание, оценочность, персуазивность, эмотивность, экспрессивность) эвиденциальной семантики. Материалом исследования послужила аннотированная выборка эвиденциальных высказываний (ЭВ) из British National Corpus (BNC). Полученные результаты демонстрируют высокую точность распознавания полимодальных смыслов, а также способность BiLSTM- модели выявлять скрытые синергетические модели категориального сцепления. Проведенный анализ выявил типовые ошибки автоматической классификации и обозначил направления дальнейшей оптимизации модели для работы с текстами различной жанровой принадлежности. В работе подчеркивается значимость представленной модели как интерпретационного инструмента в задачах лингвистической экспертизы и анализа медиадискурса.