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# ctok #
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ja guten Tag
mein Name ist DEmo44FD
und ich bin gerade äh Augenzeugin eines Unfalls geworden
äh und zwar äh war das so da ist ein Mann äh mit seiner Familie spazieren gewesen
er hatte ein Fußball dabei
und äh auf einmal hat er irgendwie die Kontrolle über den Fußball verloren
äh dieser rollte auf die Straße
und daraufhin ist äh der Hund einer weiteren Passantin auf die Straße gelaufen
also dieser war zwar angeleint
aber äh er hat halt gebellt
ist auf die Straße
äh in dem Moment kamen zwei Autos angefahren
das erste Auto äh hat eine Vollbremsung gemacht
und das zweite Auto konnte nicht schnell genug reagieren
und ist dem ersten aufgefahren
äh genau und in der Zwischenzeit äh während die Polizei gerufen wurde äh haben der Mann der eigentlich der Unfallverursacher war also der den Fußball über die Straße hat rollen lassen
er hat der äh Passantin mit dem Hund geholfen Einkäufe wieder aufzuheben die sie halt fallen lassen hat weil der Hund äh der an der Leine gezogen hat eben auf die straße gerannt ist
genau so war das

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Mein Name ist DEmo44FD
Und ich bin gerade Augenzeugin eines Unfalls geworden .
Und zwar war das so , da ist ein Mann mit seiner Familie spazieren gewesen .
Er hatte einen Fußball dabei
Und äh auf einmal hat er irgendwie die Kontrolle über den Fußball verloren
Diese rollte auf die Straße .
Und daraufhin ist äh der Hund einer weiteren Passantin auf die Straße gelaufen
Auch dieser war zwar angeleint .
Aber er hat halt gebellt
ist auf der Straße
In dem Moment kamen zwei Autos angefahren .
Das erste Auto hat eine Vollbremsung gemacht
Und das zweite Auto konnte nicht schnell genug reagieren
und ist dem ersten aufgefahren
Genau und in der Zwischenzeit , während die Polizei gerufen wurde ähne ich dem Mann , der eigentlich der Unfallverursacher war , also dem den Fußball über die Straße rollen lassen hat .
Er hat der Passantin mit dem Hund geholfen Einkäufe wieder aufzuheben , die sie halt fallen lassen hat , weil der Hund , der an der Leine gezogen hat , eben auf die Straße gerannt ist
genau so war das

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# mixtral_th1 #
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Ja , guten Tag ,
mein Name ist DEmo44FD und ich bin gerade Augenzeugin eines Unfalls geworden .
Äh , und zwar änderte sich folgendes ab :
Ähm , da war ein Mann , der mit seiner Familie spazieren ging .
Er hatte einen Fußball bei sich .
Und ähem , plötzlich verlor er irgendwie die Kontrolle über den Ball .
Äh , dieser rollte auf die Straße .
Und daraufhin lief äh der Hund einer weiteren Passantin auf die Straße .
Also , dieser war zwar angeleint .
Aber ähem , er hat gebellt und ist auf die Straße gelaufen .
In dem Moment kamen zwei Autos angefahren .
Das erste Auto ähm bremste stark ab .
Und das zweite Auto konnte nicht schnell genug reagieren und fuhr auf das erste auf .
Genau in der Zwischenzeit , als die Polizei gerufen wurde , half der Mann , der eigentlich der Unfallverursacher war - also der , dessen Ball auf die Straße rollte - der Passantin mit dem Hund , ihre Einkäufe wieder aufzuheben , die sie hatte fallen lassen , weil der Hund , der an der Leine gezogen wurde , eben auf die Straße gerannt war .
Genau so war es .

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# transgec_th1 #
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Ja , guten Tag
Mein Name ist DEmo44FD .
und ich bin gerade äh Augenzeugin eines Unfalls geworden .
äh und zwar war das so , da ist ein Mann äh mit seiner Familie spazieren gewesen .
Er hatte einen Fußball dabei .
und äh auf einmal hat er irgendwie die Kontrolle über den Fußball verloren .
Äh , dieser rollte auf die Straße .
und daraufhin ist äh der Hund einer weiteren Passantin auf die Straße gelaufen .
also dieser war zwar angeleint
aber äh er hat halt gebellt .
ist auf der Straße
Äh , in dem Moment kamen zwei Autos angefahren .
Das erste Auto hat äh eine Vollbremsung gemacht .
und das zweite Auto konnte nicht schnell genug reagieren .
und ist mit dem ersten aufgefahren .
äh genau und in der Zwischenzeit äh während die Polizei gerufen wurde äh hat der Mann , der eigentlich der Unfallverursacher war , also den Fußball über die Straße rollen lassen
Er hat der äh Passantin mit dem Hund geholfen , Einkäufe wieder aufzuheben , die sie halt fallen lassen hat , weil der Hund , der sie an der Leine gezogen hat , eben auf die Straße gerannt ist .
genau so war das .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO44FD_FSD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
#
# Corpus:                RUEG
# Full Name:             Research Unit „Emerging Grammars in Language-Contact Situations“
# Author:                Klotz, Martin
# Availability:          open
# License:               CC0 1.0 Universal
# Contact:               martin.klotz@hu-berlin.de
#
#   Citation:
#     Wiese, H., Alexiadou, A., Allen, S., Bunk, O., Gagarina, N., Iefremenko, K.,
#     Martynova, M., Pashkova, T., Rizou, V., Schroeder, C., Shadrova, A.,
#     Szucsich, L., Tracy, R., Tsehaye, W., Zerbian, S. & Zuban, Y. (2021).
#     Heritage Speakers as Part of the Native Language Continuum. Frontiers in
#     psychology, 12, 717973. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.717973
#
# Download URL:          https://zenodo.org/record/3236068
# Query Interface:       https://korpling.org/annis
# Documentation:         https://korpling.german.hu-berlin.de/rueg-docs/
# License URL:           https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
#
#   Original Contributors: 
#     • Wiese, Heike
#     • Alexiadou, Artemis
#     • Allen, Shanley
#     • Bunk, Oliver
#     • Gagarina, Natalia
#     • fremenko, Kateryna
#     • Ahns, Esther
#     • Krause, Thomas
#     • Labrenz, Annika
#     • Lüdeling, Anke
#     • Martynova, Maria
#     • Neuhaus, Katrin
#     • Pashkova, Tatiana
#     • Rizou, Vicky
#     • Rosemarie, Tracy
#     • Schroeder, Christoph
#     • Szucsich,Luka
#     • Tsehaye,Wintai
#     • Zerbian,Sabine
#     • Zuban,Yulia
#
# ────────────────────────────────────────
# Design
# ────────────────────────────────────────
#
# Design Type:           cross-sectional
# Target Language:       deu, ell, eng, rus, tur
# Target Lang. Type:     multi
# L1 Type:               mono
# Data Collection:       2018-2023
# Comparable Data:       yes
# Corpus Group:          —
#
#   L1 Languages (25): 
#     • Altgriechisch
#     • Arabisch
#     • Aserbaidschanisch
#     • Chinesisch
#     • Deutsch
#     • Englisch
#     • Finnisch
#     • Französisch
#     • Griechisch
#     • Hebräisch
#     • Isländisch
#     • Italienisch
#     • Japanisch
#     • Koreanisch
#     • Latein(isch)
#     • Norwegisch, Riksmål
#     • Persisch
#     • Polnisch
#     • Portugiesisch
#     • Russisch
#     • Schwedisch
#     • Spanisch, Kastilisch
#     • Tschechisch
#     • Türkisch
#     • Ungarisch
#
# ────────────────────────────────────────
# Subcorpus Statistics
# ────────────────────────────────────────
#
# Signet:                RUEG-L1
# Tokens:                41953
# Texts:                 256
# Learners:              64
# Target Language:       deu
#
# ────────────────────────────────────────
# Project
# ────────────────────────────────────────
#
# Original Project:      RUEG1, RUEG2/Research Unit „Emerging Grammars in Language-Contact
#                        Situations“
# Original Duration:     2018-2024
# Original PI:           Wiese, Heike
# Original Institution:  Humboldt Universität zu Berlin, Fakultät für Sprach-, Literatur- und
#                        Geisteswissenschaften, Institut für Germanistik und Linguistik
# Original Contact:      heike.wiese@hu-berlin.de
#
# DAKODA Duration:       2022-2025
# DAKODA URL:            www.dakoda.org
# DAKODA PIs:            Torsten Zesch, Katrin Wisniewski
#
# ────────────────────────────────────────
# Corpus Annotation Flags
# ────────────────────────────────────────
#
# Error Annotation:      no
# Target Hypotheses:     yes
# Borrowed Annotation:   no
#
# ================================================================================
#                                PRODUCTION SETTING                               
# ================================================================================
#
# Setting:               —
# School Grade:          7-13
# Language Test:         —
# Course Level:          —
# Research Project:      yes
#
# ================================================================================
#                                       TASK                                      
# ================================================================================
#
# Task ID:               RUEG_task_01
# Original ID:           task_01
#
#   Title:
#     formal-spoken: voice message to the police with verbal witness report
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an die Polizei
#
#   Instructions:
#     Now, I’ll show you a video of a car accident. Imagine that you’re just
#     walking along and happen to see this. Afterward, you will tell someone what
#     you saw [...] now, imagine that the police asked you for a written
#     testimony. Please type it directly on  this laptop. Be sure to record the
#     event accurately and in detail.
#
# Min. Level (CEFR):     B1
# Max. Level (CEFR):     B1
# Duration (min):        10
# Time Limited:          yes
# Stimulus Type:         video
# Stimulus Offered:      yes
# Options Given:         no
# Comparison:            several tasks, each done once
# Official Test:         no
#
#   ▸ Interaction
#
# Type:                  report
# Mode:                  spoken
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             formal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEmo44FD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 324 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo44FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo44FD_fsD
# Created:               2018-11-28
# Tokens:                184
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                TARGET HYPOTHESES                                
# ================================================================================
#
#
#   1. mixtral llm (automatic)
#      Version: mixtral 46.7B, Q4_0, https://ollama.com/library/mixtral:8x7b-text-v0.1-q4_0
#      Docs: https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts
#
#   2. transgec (automatic)
#      Version: https://github.com/NLP2CT/TransGEC , commit ae5a897a4729938c15353f3a768a79c10743e581
#      Docs: https://aclanthology.org/2023.findings-acl.223
#
#   3. mbartgermangrammarcorrector (automatic)
#      Version: https://huggingface.co/MRNH/mbart-german-grammar-corrector, commit 65c3e67
#
# ================================================================================
#                                   ANNOTATIONS                                   
# ================================================================================
#
#
#   1. spaCy parser (German model for TiGer dependencies) (automatic)
#      Version: 3.7.5
#      Model: de_dep_news_trf (3.7.2)
#      Types: UPOS, XPOS, lemma, dependency_head, dependency_relation
#      Docs: https://spacy.io/
#
#   2. syntaxdot parser (UD dependencies) (automatic)
#      Version: syntaxdot 0.5.0
#      Model: https://github.com/tensordot/syntaxdot-models/releases/download/de-ud-2021/de-ud-huge-20210307.tar.gz
#      Types: UPOS, XPOS, lemma, dependency_head, dependency_relation
#      Docs: https://github.com/tensordot/syntaxdot
#
#   3. parser combination tool (python) (automatic)
#      Version: github Commit 5e3ba52
#      Types: UPOS, XPOS, lemma, dependency_head, dependency_relation
#      Docs: https://github.com/jowagner/ud-combination
#      Note: The tool only derives new heads and dependency rels. The other conllu fields are filled by copying s...
#
# ================================================================================
#                                    ANNOTATORS                                   
# ================================================================================
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# ================================================================================
#