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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[语言模型]]在[[OCR]]后处理中的应用'''：研究表明，使用基于[[变换器]]的大型语言模型（[[LMs]]）进行OCR后处理是可行的，并且能够显著提高OCR的准确性。特别是，[[GPT-4]]和[[Claude 3 Opus]]模型在19世纪连续出版物版（[[NCSE]]）数据集上实现了超过60%的字符错误率降低。
# '''下游任务性能的提升'''：OCR质量的提高进一步增强了下游[[自然语言处理]]（[[NLP]]）任务，如[[命名实体识别]]（[[NER]]），通过使用[[余弦命名实体相似度]]（[[CoNES]]）来衡量，显示出与原始OCR相比的性能提升。
# '''社会文化上下文的重要性'''：研究还发现，提供社会文化上下文可以改善OCR输出的准确性，而误导性的提示会降低性能。这表明在进行OCR校正时，利用语言模型中的社会文化信息是有价值的。
# '''任务推断的上下文学习（[[TIICL]]）'''：论文提出了任务推断的上下文学习（TIICL）的概念，即语言模型能够从任务本身推断出所需的上下文信息，从而在长文本或较不损坏的文本中减少对具体提示的依赖。
# '''[[CLOCR-C]]方法的前景'''：尽管一些模型在减少错误率方面非常有效，但使用大型闭源模型进行数字档案校正的成本可能过高。这突显了对训练开源模型的进一步研究的需求，这些模型可以更便宜地部署，使CLOCR-C成为一种更易于访问的解决方案。