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# ctok #
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hallo guten Tag
mein Name ist DEmo45FD
ich möchte gerne eine Aussage treffen zu dem Fall F16
äh ich stand also ich war dort als Augenzeugin anwesend
und stand auf einem Parkplatz
äh links von mir äh stand ein Auto mit einer Frau die gerade ihren Einkauf aus dem Auto rausgeholt hat aus dem Kofferraum
und sie hatte ein Hund an der Leine
rechts von mir waren zwei Personen die mit einem Kinderwagen gerade auf den Parkplatz raufgegangen sind
und die eine Person hatte ein Fußball
und dieser Fußball ist dann äh ist dann auf den Fuß geprallt
und äh dadurch auf den Parkplatz gerollt in Richtung des Hundes
der Hund ist losgerannt
und hat angefangen zu bellen wegen dem Ball
und genau aber bevor der Ball abgeprallt ist kamen zwei Autos auf den Parkplatz gefahren
und das vordere Auto hat abrupt gebremst weil der Hund losgerannt ist und um diesen Hund nicht anzufahren
und das hintere Auto ist dann auf das vordere Auto aufgeprallt
dann äh sind die Autos stehen geblieben
und äh die beiden Personen sind da aus dem Auto ausgestiegen
und genau haben sich das haben sich die Autos angeguckt
äh der Mann der zuvor mit dem Fußball gespielt hat ist zu der Frau mit dem Einkauf gelaufen
und hat ihr geholfen den Einkauf wieder einzusammeln
äh und ist dann zu den beiden Autofahrern gegangen äh um sich deren Lage anzuschauen
von den hat dann einer äh die Polizei gerufen
welcher das war ob der das aus dem vorderen Auto aus dem hinteren Auto war weiß ich nicht

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# mbartgec_th1 #
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hallo guten Tag
Mein Name ist DEmo45FD
Ich möchte gerne eine Aussage zu dem Fall F16 treffen .
Ich stand also ich war dort als Augenzeugin anwesend .
und stand auf einem Parkplatz .
Aäh links von mir stand ein Auto mit einer Frau , die gerade ihren Einkauf aus dem Auto rausgeholt hat aus dem Kofferraum
Und sie hatte einen Hund an der Leine .
Rechts von mir waren zwei Personen , die mit einem Kinderwagen gerade auf den Parkplatz gegangen sind
Und die eine Person hatte einen Fußball
Und dieser Fußball ist dann äh . Ist dann auf den Fuß geprallt
Und äh dadurch wird auf den Parkplatz gerollt in Richtung des Hundes .
Der Hund ist losgegangen
und hat angefangen zu bellen wegen des Balls .
Und genau bevor der Ball abgeprallt ist , kamen zwei Autos auf den Parkplatz gefahren
und das vordere Auto hat abrupt gebremst , weil der Hund losgerannt ist und um diesen Hund nicht anzufahren
und das hintere Auto ist dann auf das vordere Auto aufgeprallt .
Dann sind die Autos stehen geblieben .
Und die beiden Personen sind da aus dem Auto ausgestiegen .
Und genau das haben sich die Autos angeguckt .
Der Mann , der zuvor mit dem Fußball gespielt hat , ist zu der Frau mit dem Einkauf gelaufen
Und ihr hat geholfen den Einkauf wieder einzusammeln
Und ist dann zu den beiden Autofahrern gegangen äh , um sich deren Lage anzuschauen
Dann hat dann einer äh die Polizei gerufen
Wie war es , ob das aus dem vorderen Auto aus dem hinteren Auto war oder nicht , weiß ich nicht

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# mixtral_th1 #
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Hallo , guten Tag
Mein Name ist Demo45FD
Ich möchte gerne eine Aussage treffen zum Fall F16
Äh , ich stand dort , ich war als Augenzeugin anwesend
Und stand auf einem Parkplatz
Äh links von mir steht ein Auto mit einer Frau , die gerade ihren Einkauf aus dem Kofferraum holt
Und sie hat einen Hund an der Leine
Rechts von mir sind zwei Personen , die mit einem Kinderwagen auf den Parkplatz gehen
Und eine Person hatte einen Fußball
Und dieser Fußball ist dann äh ist dann gegen meinen Fuß geprallt
Und äh daraufhin auf den Parkplatz gerollt in Richtung des Hundes
Der Hund ist losgerannt
Und hat angefangen zu bellen wegen dem Ball
Und genau bevor der Ball abgeprallt ist , kamen zwei Autos auf den Parkplatz gefahren
Und das vordere Auto hat abrupt gebremst , weil der Hund losgerannt ist und um diesen Hund nicht anzufahren
Und das hintere Auto ist dann auf das vordere Auto aufgeprallt
Dann äh sind die Autos stehen geblieben
Und äh die beiden Personen sind aus dem Auto ausgestiegen
Und genau haben sich die Autofahrer die Autos angeguckt
Äh der Mann , der zuvor mit dem Fußball gespielt hat , ist zur Frau mit dem Einkauf gelaufen
Und hat ihr geholfen , den Einkauf wieder einzusammeln
Äh und ist dann zu den beiden Autofahrern gegangen , äh um sich deren Lage anzuschauen
Von denen hat dann einer äh die Polizei gerufen
Welcher das war , ob der das aus dem vorderen Auto oder dem hinteren Auto war , weiß ich nicht

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# transgec_th1 #
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Hallo , guten Tag
Mein Name ist DEmo 45 FD .
Ich möchte gerne eine Aussage zu dem Fall F16 treffen .
äh ich stand , also ich war dort als Augenzeugin anwesend .
und stand auf einem Parkplatz .
äh links von mir äh stand ein Auto mit einer Frau , die gerade ihren Einkauf aus dem Auto rausgeholt hat aus dem Kofferraum .
und sie hatte einen Hund an der Leine .
rechts von mir waren zwei Personen , die mit einem Kinderwagen gerade auf den Parkplatz raufgegangen sind .
und die eine Person hatte einen Fußball .
und dieser Fußball ist dann äh ist dann auf den Fuß geprallt .
und äh dadurch auf den Parkplatz gerollt in Richtung des Hundes .
Der Hund ist losgerannt .
und hat angefangen zu bellen wegen des Balls .
und genau aber bevor der Ball abgeprallt ist , kamen zwei Autos auf den Parkplatz gefahren .
und das vordere Auto hat abrupt gebremst , weil der Hund losgerannt ist und um diesen Hund nicht anzufahren .
und das hintere Auto ist dann auf das vordere Auto aufgeprallt .
Dann äh sind die Autos stehen geblieben .
und äh , die beiden Personen sind da aus dem Auto ausgestiegen .
Und genau haben sich das die Autos angeguckt .
Äh , der Mann , der zuvor mit dem Fußball gespielt hat , ist zu der Frau mit dem Einkauf gelaufen .
und hat ihr geholfen , den Einkauf wieder einzusammeln .
äh und ist dann zu den beiden Autofahrern gegangen , äh um sich deren Lage anzuschauen .
Von denen hat dann einer äh die Polizei gerufen .
Welcher das war , ob das aus dem vorderen Auto oder aus dem hinteren Auto war , weiß ich nicht .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO45FD_FSD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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:           DEmo45FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     29
# 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: 348 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Russian [rus] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Bulgarian [bul] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo45FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo45FD_fsD
# Created:               2018-12-03
# Tokens:                261
# Clauses:               24
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#