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# ctok #
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hallo mein Name ist DEbi35FT
ich soll über ein Verkehrsunfall berichten den ich heute gesehen habe
meine Fallnummer ist F16
als ich heute auf dem Weg zum Sport war äh bin ich Zeuge eines Verkehrsunfalls geworden
äh auf dem Bürgersteig auf dem ich mich befand kam mir ein Paar entgegen mit einem Kinderwagen
äh der Mann hatte einen Ball in der Hand äh den er hin und her dribbelte
äh das Paar wollte äh die Straße überqueren
auf der gegenüberliegenden Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund die gerade ihren Einkauf einräumte
äh als das Paar dabei war die Straße zu überqueren verlor der Mann seinen Ball der dann auf die Straße rollte
daraufhin reagierte der Hund
und äh bellte
und äh lief dem Ball hinterher
in dem Moment äh kamen zwei Pkws angefahren
um den Hund nicht zu überfahren äh bremste der Fahrer des ersten PKWs abrupt
und äh da der Fahrer des zweiten Pkws nicht äh rechtzeitig reagieren konnte fuhr er dem Ersten äh ins Auto
genau

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# mbartgec_th1 #
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hallo mein Name ist Debi35FT
Ich soll über einen Verkehrsunfall berichten , den ich heute gesehen habe
Meine Fallnummer ist F16
Als ich heute auf dem Weg zum Sport war , bin ich Zeuge eines Verkehrsunfalls geworden
ähn auf dem Bürgersteig , auf dem ich mich befand , kam mir ein Paar entgegen mit einem Kinderwagen .
äh der Mann hatte einen Ball in der Hand , den er hin und her dribbelte
Das Paar wollte äh die Straße überqueren .
Auf der gegenüberliegenden Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund , der gerade ihren Einkauf einräumte
Während das Paar dabei war die Straße zu überqueren verlor der Mann seinen Ball , der dann auf die Straße rollte .
darauf reagierte der Hund :
Und äh bellte
Und äh lief der Ball hinterher .
In dem Moment kamen zwei Pkws angefahren .
Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar Agar
Und äh da der Fahrer des zweiten Pkws nicht rechtzeitig reagieren konnte fuhr er mit dem Ersten ins Auto
genau

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# mixtral_th1 #
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Hallo , mein Name ist DEbi35FT .
Ich soll über einen Verkehrsunfall berichten , den ich heute gesehen habe .
Meine Fallnummer ist F16.
Als ich heute auf dem Weg zum Sport war , wurde ich Zeuge eines Verkehrsunfalls .
Äh auf dem Bürgersteig , auf dem ich mich befand , kam mir ein Paar entgegen mit einem Kinderwagen .
Äh der Mann hatte einen Ball in der Hand , den er hin und her dribbelte .
Äh das Paar wollte die Straße überqueren .
Auf der gegenüberliegenden Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund , die gerade ihren Einkauf einräumte .
Äh als das Paar dabei war , die Straße zu überqueren , verlor der Mann seinen Ball , der dann auf die Straße rollte .
Daraufhin reagierte der Hund und
äff bellte und
ah lief dem Ball hinterher .
In dem Moment kamen zwei Pkws angefahren .
Um den Hund nicht zu überfahren , bremste der Fahrer des ersten PKWs abrupt .
Und da der Fahrer des zweiten PKWs nicht rechtzeitig reagieren konnte , fuhr er dem Ersten ins Auto .
Genau .

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# transgec_th1 #
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Hallo , mein Name ist Debi35FT .
Ich soll über einen Verkehrsunfall berichten , den ich heute gesehen habe .
Meine Fallnummer ist F16
Als ich heute auf dem Weg zum Sport war , bin ich Zeuge eines Verkehrsunfalls geworden .
äh auf dem Bürgersteig , auf dem ich mich befand , kam mir ein Paar mit einem Kinderwagen entgegen .
äh , der Mann hatte einen Ball in der Hand , äh , den er hin und her dribbelte .
äh das Paar wollte äh die Straße überqueren
auf der gegenüberliegenden Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund , die gerade ihren Einkauf einräumte .
Äh , als das Paar dabei war , die Straße zu überqueren , verlor der Mann seinen Ball , der dann auf die Straße rollte .
Daraufhin reagierte der Hund :
und äh bellte
und lief dem Ball hinterher .
In dem Moment kamen zwei Pkws angefahren .
Um den Hund nicht zu überfahren , bremste der Fahrer des ersten PKWs abrupt .
und äh , da der Fahrer des zweiten Pkws nicht äh rechtzeitig reagieren konnte , fuhr er dem Ersten äh ins Auto .
genau

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI35FT_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:               multi
# 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-Lx
# Tokens:                103779
# Texts:                 659
# Learners:              165
# 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:           DEbi35FT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     32
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi35FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi35FT_fsD
# Created:               2019-06-26
# Tokens:                170
# 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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# ================================================================================
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