# youtube_rede_korrigieren

Korrigiert automatische Abschriften deutscher Reden (z. B. YouTube-Untertitel als
Text) mit einem lokalen Sprachmodell über Ollama: Rechtschreibung, Satzzeichen,
Hörfehler, Absätze – möglichst wortgetreu, ohne Zusammenfassung oder Glättung.

## Voraussetzungen

- Python 3 (nur Standardbibliothek)
- Ollama auf `127.0.0.1:11434` mit dem Modell `qwen3:32b`
  (`ollama pull qwen3:32b`)

Für gute Geschwindigkeit muss das Modell komplett in den Grafikspeicher passen.
Mit `OLLAMA_NUM_PARALLEL=1` braucht `qwen3:32b` bei 16k Kontext rund 24 GB
(eine RTX 3090). Bei `OLLAMA_NUM_PARALLEL=4` landet ein Drittel auf der CPU und
der Lauf wird etwa 12-mal langsamer.

## Aufruf

```bash
./rede_korrigieren.py -i rede.txt                       # → rede.korrigiert.txt
./rede_korrigieren.py -i rede.txt -o out/rede.txt       # eigene Ausgabedatei
./rede_korrigieren.py -i rede.txt -g rede.glossar.txt   # mit Glossar
```

| Option | Bedeutung |
|---|---|
| `-i`, `--input` | Eingabedatei (Rohabschrift), Pflicht |
| `-o`, `--output` | Ausgabedatei; Standard: `<Eingabe ohne Endung>.korrigiert.txt` neben der Eingabe |
| `-g`, `--glossar` | Glossar mit festen Ersetzungen und Schreibweisen |

## Ablauf

1. **Fließtext:** Untertitel-Zeilenumbrüche werden entfernt.
2. **Feste Ersetzungen** aus dem Glossar (`falsch => richtig`) werden im Rohtext
   angewendet, bevor das Modell ihn sieht.
3. **Korrektur:** Der Text wird in Abschnitte von ca. 1200 Wörtern geteilt (immer
   am Satzende) und abschnittsweise vom Modell korrigiert. Fortschritt wird live
   angezeigt.
4. **Wortzahl-Prüfung:** Weicht die Wortzahl eines Abschnitts um mehr als 5 % ab,
   gibt es eine Warnung (mögliche Auslassungen oder Ergänzungen).
5. **Absätze:** Das Modell nennt nur Satznummern, an denen ein Absatz beginnt; der
   Text selbst wird dabei nicht verändert. Absätze über 10 Sätze werden nochmals
   geteilt, Absätze unter 3 Sätzen mit dem Nachbarn verbunden.

Zweifelhafte Stellen markiert das Modell als `Lesart [prüfen: Originalwortlaut]`.

## Glossar

Eine Zeile pro Eintrag, `#` leitet Kommentare ein:

```text
# feste Ersetzung (ganze Wörter, Groß-/Kleinschreibung zählt, Reihenfolge = Datei)
Willly Brand => Willy Brandt
Kremmel => Kreml

# Hinweis fürs Modell (korrekte Schreibweise)
Multi-Domain Task Force
```

Ersetzungen ohne Treffer werden gemeldet (Tippfehler im Glossar).
`ramstein.glossar.txt` ist ein Beispiel für eine Rede über die US Air Base Ramstein.

## Testdaten

`testdaten/` enthält eine Rede über die US Air Base Ramstein:

- `ramstein.de.vtt`: automatische YouTube-Untertitel (Original)
- `ramstein.de.txt`: daraus gewonnener Rohtext (Eingabe für das Programm)

```bash
./rede_korrigieren.py -i testdaten/ramstein.de.txt -g ramstein.glossar.txt
# → testdaten/ramstein.de.korrigiert.txt (nicht versioniert)
```

Ein Lauf dauert mit `qwen3:32b` vollständig auf einer RTX 3090 etwa 6 Minuten.

## Zwischenstände

Jeder fertige Abschnitt und jede Absatzgliederung wird in `<Ausgabe>.parts/`
gespeichert. Ein erneuter Lauf überspringt alles, was schon berechnet ist.
Ändern sich Modell, Prompt, Glossar oder Text eines Abschnitts, wird genau dieser
Teil neu berechnet. Den Ordner kann man jederzeit löschen.

## Einstellungen

Oben in `rede_korrigieren.py`:

| Konstante | Standard | Bedeutung |
|---|---|---|
| `MODEL` | `qwen3:32b` | Ollama-Modell |
| `CHUNK_SIZE` | 1200 | Wörter pro Korrekturabschnitt |
| `MAX_WORD_DEVIATION` | 0.05 | Warnschwelle Wortzahl |
| `MAX_PARAGRAPH_SENTENCES` | 10 | längster erlaubter Absatz |
| `MIN_PARAGRAPH_SENTENCES` | 3 | kürzester gewünschter Absatz |

## Bekannte Grenzen

- `qwen3:32b` ohne Denkmodus erkennt Hörfehler ohne Glossar nur teilweise und
  setzt kaum `[prüfen: …]`-Marken. Bekannte Fehler gehören deshalb ins Glossar.
- Das Verbinden kurzer Absätze achtet nicht auf den Inhalt.
- Abkürzungen wie „z. B.“ oder „2. Weltkrieg“ können als Satzende gelten; das
  beeinflusst nur mögliche Absatzgrenzen, nicht den Text.