对话摘要综述：近期进展与新前沿

对话摘要旨在将原始对话压缩为涵盖 salient 信息的更短版本，是缓解对话数据过载的关键途径。近来，对话系统与自然语言生成技术的可喜进展极大地将该任务推向新境，从而引发显著的研究关注。然而，针对该任务仍缺乏一份全面综述。为此，我们迈出第一步，对该研究领域进行广泛而细致的梳理。具体而言，我们依据各领域的特性系统地组织现有工作，涵盖会议、聊天、邮件串、客服与医疗对话。此外，我们概览了公开可用的研究数据集，并在统一度量下组织了两家排行榜。进而，我们探讨了若干未来方向，包括忠实性、多模态、多领域与多语言对话摘要，并分别给出我们的思考。我们希望这篇对话摘要的首篇综述能为社区提供对该任务的快速接入与整体概览，并激励未来研究。