*.glossar.txt enthält Namen realer Personen und Hörfehler realer
Beiträge und steht jetzt in .gitignore; versioniert bleibt nur das
Glossar der erfundenen Beispielrede (tests/daten/beispiel.glossar.txt).
Die Tests der echten Glossare laufen nur, wenn Reden und Glossare lokal
vorhanden sind; die URL-Tests nutzen ein eigenes Mini-Glossar.
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Die Abschriften echter Reden sind urheberrechtlich geschützt und gehören
nicht in ein öffentliches Repository. Die Tests nutzen jetzt eine frei
erfundene Festrede (tests/daten/beispiel.de.vtt/.txt, YouTube-Format mit
rollendem Fenster) mit eigenem Glossar. testdaten/ steht in .gitignore;
liegen die Reden dort lokal, laufen die Tests ihrer Glossare zusätzlich,
sonst werden sie übersprungen.
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- „Bahrs“ → „Bahr’s“ ist jetzt eine Änderung; ’ ' ` gelten als gleich,
Anführungszeichen am Wortrand zählen weiterhin nicht
- Prüfmarken auch englisch: [check: …]
- output/ (eigene Ergebnisse und Testläufe) in .gitignore
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- Das Modell sucht abschnittsweise vermutete Hörfehler (Namen, Orte,
Fremdwörter, Komposita); nur Funde, die wörtlich im Rohtext stehen
- Sichere Funde als Einträge, unsichere auskommentiert („# ?“)
- -k: Änderungen eines Korrekturlaufs, immer auskommentiert, da oft
zusammenhangsabhängig
- -g: vorhandene Glossare werden vorher angewendet und nicht erneut vorgeschlagen
- Modellantworten im Zwischenspeicher <Entwurf>.parts/
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- Wortvergleich ohne Groß-/Kleinschreibung, Satzzeichen und „z. B.“-Varianten,
damit nur echte Wortänderungen auffallen
- HTML-Bericht: Änderungen nach Häufigkeit, korrigierter Text mit markierten
Ersetzungen (Original dahinter), Einfügungen, Streichungen, Prüfmarken
- rede_korrigieren.py schreibt den Bericht bei jedem Lauf (--kein-bericht)
und zeigt die häufigsten Änderungen; Vergleich mit dem Rohtext vor Glossar
- aenderungen.py als eigenes Skript für vorhandene Dateien
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Automatische YouTube-Untertitel (.vtt) und Rohtext (.txt) als Eingabe
für ramstein.glossar.txt; README um Abschnitt Testdaten ergänzt.
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CLI (-i/-o/-g) korrigiert automatische Abschriften abschnittsweise mit
qwen3:32b: Satzende-Trennung, feste Glossar-Ersetzungen vor dem Modell,
Wortzahl-Prüfung, Zwischenspeicher mit Fortsetzen, Streaming-Fortschritt
und Absatzgliederung über Satznummern (3–10 Sätze pro Absatz).
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