[EMNLP 2022 Findings] GNN-encoder: Learning a Dual-encoder Architecture via Graph Neural Networks for Dense Passage Retrieval

我们提出通过图神经网络将查询（文档）信息融入到文档（查询）编码中。首先我们通过单塔模型和双塔模型构建查询-文档图，并初始化节点和边特征，然后对双塔模型和图神经网络进行联合训练，得到具有交互信息的文档编码。由于文档编码仍可以离线预计算，因此线上检索没有引入额外的时间开销。