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# ctok #
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guten Tag
hier ist DEmo58MD
äh ich mache eine Zeugenaussage zu dem Fall F16
äh in dem Fall gab es gab es ein äh Frau mit einem Kinderwagen und ihren vermutlichen Sohn oder Mann der mit einem Ball äh herumhantiert hat
und äh diese sind dann auf den Parkplatz eingebogen
der Mann hat dabei den Ball herunterfallen lassen
und der ist dabei über die Straße gerollt
währenddessen sind zwei Autos von der Straße auf den Parkplatz eingebogen
und dabei äh ist gleichzeitig auf gegenüber von dem Mann mit dem Ball äh stand eine Frau mit einem Auto
und die hat gerade versucht ihre Einkäufe vermutlich auszuräumen
die hatte einen Hund angeleint
und hat äh dieser ist dem Ball auf die hinter dem Ball auf die Straße gerannt
und hat auch die Frau teilweise mitgezogen
die Frau ist allerdings nicht wirklich auf die Straße gelangt
und zu den zwei Autos
die zwei Autos sind eingebogen
das war ein blauer Wagen und ein weißer Wagen
der blaue Wagen hat sofort gebremst als er den Ball auf die Straße rollen sehen
der weiße Wagen hat versucht hinter dem blauen Wagen äh zu bremsen
aber hat es nicht schnell genug geschafft
und ist deswegen aufgefahren

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
hier ist DEmo58MD
Ich mache eine Zeugenaussage zu dem Fall F16.
In dem Fall gab es eine äh Frau mit einem Kinderwagen und ihrem vermutlichen Sohn oder Mann , der mit einem Ball herumhantiert hat
Und diese sind dann auf den Parkplatz eingebogen .
Der Mann hat dabei den Ball herunterfallen lassen
und der ist dabei über die Straße gerollt
Währenddessen sind zwei Autos von der Straße auf den Parkplatz eingebogen .
Und dabei ist gleichzeitig gegenüber von dem Mann mit dem Ball ähnlich eine Frau mit einem Auto
Und die hat gerade versucht ihre Einkäufe vermutlich auszuräumen
Die hatte einen Hund angeleint
Und dieser ist mit dem Ball auf die hinter dem Ball auf die Straße gerannt
Und die Frau hat auch teilweise mitgezogen .
Die Frau ist allerdings nicht wirklich auf die Straße gelangt .
Und zu den zwei Autos :
Die zwei Autos sind eingebogen
Das war ein blauer Wagen und ein weißer Wagen .
Der blaue Wagen hat sofort gebremst , als er den Ball auf die Straße rollen sehen konnte .
Der weiße Wagen hat versucht hinter dem blauen Wagen zu bremsen
aber hat es nicht schnell genug geschafft
und ist deswegen aufgefahren :

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
hier ist Demo58MD .
Ähm , ich mache eine Zeugenaussage zu dem Fall F16.
Ähnlich wie in der folgenden Situation :
Es gab ein Frau mit einem Kinderwagen und ihren vermutlichen Sohn oder Mann , der mit einem Ball herumhantiert hat .
Und äh , diese sind dann auf den Parkplatz eingebogen .
Der Mann hat dabei den Ball herunterfallen lassen , und der ist dann über die Straße gerollt .
Währenddessen sind zwei Autos von der Straße auf den Parkplatz eingebogen , und zwar genau gegenüber dem Mann mit dem Ball stand eine Frau mit einem Auto .
Sie hat versucht , ihre Einkäufe auszuräumen und hatte einen Hund angeleint .
Und äh , dieser ist dem Ball hinterher auf die Straße gerannt und hat auch die Frau teilweise mitgezogen .
Die Frau ist allerdings nicht wirklich auf die Straße gelangt .
Und zu den zwei Autos : Die beiden Wagen sind eingebogen - ein blauer und ein weißer .
Der blaue Wagen hat sofort gebremst , als er den Ball auf der Straße rollen sah .
Der weiße Wagen hat versucht , hinter dem blauen Wagen zu bremsen , aber es nicht schnell genug geschafft und ist deswegen aufgefahren .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
hier ist DEmo58MD
äh ich mache eine Zeugenaussage zu dem Fall F16
äh in dem Fall gab es eine äh Frau mit einem Kinderwagen und ihren vermutlichen Sohn oder Mann , der mit einem Ball äh herumhantiert hat .
und äh , diese sind dann auf den Parkplatz eingebogen .
Der Mann hat dabei den Ball herunterfallen lassen .
und der ist dabei über die Straße gerollt .
Währenddessen sind zwei Autos von der Straße auf den Parkplatz eingebogen .
und dabei stand gleichzeitig gegenüber von dem Mann mit dem Ball äh eine Frau mit einem Auto .
und die hat gerade versucht , ihre Einkäufe vermutlich auszuräumen .
Die hatte einen Hund angeleint .
und hat äh , dieser ist mit dem Ball auf die Hinter dem Ball auf die Straße gerannt .
und hat auch die Frau teilweise mitgezogen .
Die Frau ist allerdings nicht wirklich auf die Straße gelangt .
und zu den zwei Autos
Die zwei Autos sind eingebogen .
Das war ein blauer Wagen und ein weißer Wagen .
Der blaue Wagen hat sofort gebremst , als er den Ball auf der Straße rollen sah .
Der weiße Wagen hat versucht hinter dem blauen Wagen äh zu bremsen .
aber hat es nicht schnell genug geschafft .
und ist deswegen aufgefahren .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO58MD_FSD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEmo58MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 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: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo58MD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo58MD_fsD
# Created:               2018-10-16
# Tokens:                201
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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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