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# ctok #
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äh ja hallo
hier ist DEmo13FD
äh ich möchte mein Augenzeugenbericht zur Vorgangsnummer F16 äh aufsprechen
äh ich habe gesehen dass zwei Fußgänger mit einem Kinderwagen und einem Ball Richtung Fahrbahn des Parkplatzes gelaufen sind
äh dabei ist der Ball vom Fuß abgesprungen und auf die Fahrbahn gerollt
äh gegenüber saß eine Frau mit Hund die gerade Einkäufe aus dem Auto ausgeladen hat
der Hund hat den Ball gesehen
und ist ihm hinterhergesprungen
äh die Frau konnte ihn aber zurückhalten da er noch an der an der Leine war
äh leider sind gerade zu dem Zeitpunkt zwei Autos auf den Parkplatz gefahren äh zuerst ein blauer Renault und dahinter ein silbernes Auto
und der blaue Renault als er den Hund gesehen hat der halt den Ball hintergesprungen ist äh gebremst
und der das silberne Auto ist ihm aufgefahren
genau und es standen dann zum Schluss beide
äh genau das war es
bei Rückfragen können sie sich gerne nochmal melden
auf Wiedersehen

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# mbartgec_th1 #
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Oh ja , hallo
hier ist DEmo13FD
Ich möchte meinen Augenzeugenbericht zur Vorgangsnummer F16 aufsprechen .
Ich habe gesehen , dass zwei Fußgänger mit einem Kinderwagen und einem Ball Richtung Fahrbahn des Parkplatzes gelaufen sind .
Dabei ist der Ball vom Fuß abgesprungen und auf die Fahrbahn gerollt .
Außerhalb saß eine Frau mit Hund , die gerade Einkäufe aus dem Auto ausgeladen hat
Der Hund hat den Ball gesehen .
und ist ihm hinterhergesprungen .
Die Frau konnte ihn aber zurückhalten , da er noch an der Leine war .
Leider sind gerade zu dem Zeitpunkt zwei Autos auf den Parkplatz gefahren äh zuerst ein blauer Renault und dahinter ein silbernes Auto .
und der blaue Renault , als er den Hund gesehen hat , hat dann halt den Ball hintergesprungen und gebremst
Und das silberne Auto ist ihm aufgefahren .
genau und es standen dann zum Schluss beide
Genau das war es
Bei Rückfragen können Sie sich gerne nochmal melden
Auf Wiedersehen

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# mixtral_th1 #
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Ja , hallo ,
hier ist Demo13FD .
Äh , ich möchte meinen Augenzeugenbericht zur Vorgangsnummer F16 aufsprechen .
Äh , ich habe gesehen , dass zwei Fußgänger mit einem Kinderwagen und einem Ball in Richtung der Fahrbahn des Parkplatzes gelaufen sind .
Äh , dabei ist der Ball vom Fuß abgesprungen und auf die Fahrbahn gerollt .
Äh , gegenüber saß eine Frau mit Hund , die gerade Einkäufe aus dem Auto ausgeladen hatte .
Der Hund hat den Ball gesehen und ist ihm hinterhergesprungen .
Äh , die Frau konnte ihn aber zurückhalten , da er noch an der Leine war .
Äh , leider sind gerade zu diesem Zeitpunkt zwei Autos auf den Parkplatz gefahren , erst ein blauer Renault und dann ein silbernes Auto .
Und der blaue Renault , als er den Hund sah , der hinter dem Ball hergesprungen ist , hat gebremst .
Und das silberne Auto ist ihm aufgefahren .
Genau , und am Ende standen beide da .
Genau , das war es .
Bei Rückfragen können Sie sich gerne noch einmal melden .
Auf Wiedersehen .

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# transgec_th1 #
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äh ja hallo
hier ist DEmo 13 FD
äh ich möchte meinen Augenzeugenbericht zur Vorgangsnummer F16 äh aufsprechen .
äh ich habe gesehen , dass zwei Fußgänger mit einem Kinderwagen und einem Ball Richtung Fahrbahn des Parkplatzes gelaufen sind .
äh dabei ist der Ball vom Fuß abgesprungen und auf die Fahrbahn gerollt .
Äh gegenüber saß eine Frau mit Hund , die gerade Einkäufe aus dem Auto ausgeladen hat .
Der Hund hat den Ball gesehen .
und ist ihm hinterhergesprungen .
Äh , die Frau konnte ihn aber zurückhalten , da er noch an der Leine war .
äh leider sind gerade zu dem Zeitpunkt zwei Autos auf den Parkplatz gefahren , äh zuerst ein blauer Renault und dahinter ein silbernes Auto .
und der blaue Renault , als er den Hund gesehen hat , der halt den Ball hintergesprungen ist , hat äh gebremst .
und das silberne Auto ist auf ihn aufgefahren .
genau und es standen dann zum Schluss beide
äh genau das war es .
Bei Rückfragen können sie sich gerne nochmal melden .
Auf Wiedersehen

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO13FD_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:           DEmo13FD
# Language Count:        1
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo13FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo13FD_fsD
# Created:               —
# Tokens:                161
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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