本研究通过微调Whisper模型和大语言模型后期编辑，显著提高了爱沙尼亚电视字幕的质量，接近人类标准，并可扩展至实时应用。

本研究提出了GliLem，一种用于爱沙尼亚语的新型混合词形还原系统，通过增强高准确性的基于规则的形态分析器Vabamorf，利用基于GliNER的外部分歧模块，解决了词形还原准确性不足的问题。实验结果表明，与原始分歧模块相比，GliLem在词形还原准确性上提高了10%，并在信息检索任务中展现出显著的改进。

Google在爱沙尼亚、拉脱维亚和立陶宛推出了其策划的在线新闻体验和许可计划Google News Showcase。15min、Kas Vyksta、LA/TV24 Group、Latvijas Televīzija、Lietuvos Nacionalinis Radijas ir Televizija、Naujienų centras、Naujosios medijos grupe、Ohtuleht、Postimees和TVnet Grupa等媒体出版商已加入该计划。参与的出版商将创建新闻展示面板，吸引读者并引导他们访问其网站上的完整文章。Google还与波罗的海国家的新闻机构合作，支持新闻报道，打击虚假信息并促进媒体素养。

本研究评估了三种爱沙尼亚词形还原方法，发现字符级模型在基于 EstBERT 的模式分类模型中表现更好。集成不同方法可能改进错误重叠的问题。