Passt ein Absatz unter MIN_PARAGRAPH_SENTENCES an beide Nachbarn,
entscheidet das Modell, ob er den vorherigen Gedanken abschließt oder den
folgenden einleitet (JSON {"anschluss": "vorher"|"nachher"}); passt nur
einer, wird ohne Modell verbunden. Antworten werden in .parts/
zwischengespeichert. Der Cache und der JSON-Aufruf sind dafür als
cached_json() und chat_json() herausgezogen, vorhandene Caches gelten weiter.
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„z. B.“, „d. h.“, „Dr.“, „bzw.“, „ca.“, „e.g.“ und Ordnungszahlen wie
„2. Weltkrieg“ oder „am 24.“ gelten bei Satz-, Abschnitts- und
Absatzgrenzen nicht mehr als Satzende; „usw.“, „etc.“ und Jahreszahlen
weiterhin.
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Verglichen wird der Text nach den Glossar-Ersetzungen mit dem Ergebnis des
Modells. Gemeldet werden ersetzte gültige Wörter (Systemwortliste
/usr/share/dict/ngerman bzw. american-english), stark veränderte, eingefügte
und gestrichene Wörter; Hörfehler-Korrekturen, reine Zusammen-/Getrennt-
schreibung, Füllwörter und Glossarwörter nicht. Eigener Abschnitt im
HTML-Bericht, Rahmen im Text, Liste in der Konsole. aenderungen.py versteht
dafür -g und -l.
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Das Programm verarbeitet beliebige gesprochene Beiträge (Reden, Vorträge,
Interviews, Videos). Prompts und Texte sprechen von „Beitrag“ statt „Rede“;
README-Titel passend zum Projektverzeichnis youtube_abschrift_korrigieren.
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