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# ctok #
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äh guten guten Tag
ich bin der DEbi53MG
äh ich bin der Zeuge des der des Falls F16
F16
und zwar an den Tag des Geschehens wollte ich Richtung Training laufen bis der Unfall passierte
und zwar war eine dreiköpfige Familie die Straße entlanggelaufen mit Kinderwagen
der Mann hatte ein Ball in der Hand
und als sie die Straße überqueren wollten gegenüber von denen äh parkte eine ältere Dame die ein Hund daneben hatte
der Hund ist äh neben den Auto neben des Auto gewesen
und ja der Mann hat aus Versehen den Ball fallen lassen
und der Hund ist dann auf der auf die Straße äh gelaufen oder so darauf zugerannt
und in diesem Moment fuhren zwei Autos vorbei
und das erste Auto der Fahrer konnte noch schnell bremsen damit den Hund nichts passiert
und wahrscheinlich vom Schreck hat er auch äh nicht so gebremst wie er eigentlich bremsen wollte
und der dahinter hat es halt nicht geschafft
und ist dann in den vorderen Fahrer reingerast
keine Verletzten
aber bestimmt ein Auto
also das Auto wurde bestimmt hinten bisschen kaputt gemacht

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# mbartgec_th1 #
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Auch guten guten Tag
Ich bin der DEbi53MG
äh ich bin der Zeuge des Falls F16.
F16
Und zwar wollte ich an dem Tag des Geschehens Richtung Training laufen bis der Unfall passierte .
Und zwar war eine dreiköpfige Familie die Straße entlanggelaufen mit Kinderwagen
Der Mann hatte einen Ball in der Hand
und als sie die Straße überqueren wollten , parkte gegenüber von denen eine ältere Dame , die einen Hund daneben hatte .
Der Hund ist äh neben dem Auto neben dem Auto gewesen .
Und ja , der Mann hat aus Versehen den Ball fallen lassen
Und der Hund ist dann auf der Straße äh gelaufen oder so darauf zugelaufen .
Und in diesem Moment fuhren zwei Autos vorbei .
und das erste Auto des Fahrers konnte noch schnell bremsen , damit dem Hund nichts passiert
Und wahrscheinlich vom Schreck hat er auch äh nicht so gebremst wie er eigentlich bremsen wollte .
Und der Hinterinter hat es halt nicht geschafft .
und ist dann bei dem vorderen Fahrer zurückgefahren .
keine Verletzten
Aber bestimmt ein Auto
Also wurde das Auto bestimmt hinten bisschen kaputt gemacht

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# mixtral_th1 #
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Äh guten Tag ,
ich bin der DEbi53MG .
Äh ich bin der Zeuge des Falls F16 , F16.
Und zwar an dem Tag des Geschehens wollte ich zum Training laufen , bis der Unfall passierte .
Und zwar war eine dreiköpfige Familie auf der Straße mit Kinderwagen unterwegs .
Der Mann hielt einen Ball in der Hand .
Und als sie die Straße überqueren wollten , gegenüber parkte eine ältere Dame , die einen Hund an der Leine hatte .
Der Hund war neben dem Auto gewesen .
Und ja , der Mann ließ aus Versehen den Ball fallen .
Und der Hund lief auf die Straße oder so , dorthin gerannt .
Und in diesem Moment fuhren zwei Autos vorbei .
Und der Fahrer des ersten Autos konnte noch schnell bremsen , sodass dem Hund nichts passierte .
Wahrscheinlich aus Schreck hat er aber nicht so stark gebremst , wie er eigentlich hätte bremsen wollen .
Und der dahinter fahrende Fahrer hatte keine Chance mehr und fuhr in das Heck des ersten Autos .
Zum Glück gab es keine Verletzten , aber sicher ein Auto ,
also das Auto wurde bestimmt hinten ein bisschen beschädigt .

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# transgec_th1 #
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äh guten guten Tag
Ich bin der DEbi53MG
äh ich bin der Zeuge des Falls F 16
F16
und zwar an dem Tag des Geschehens wollte ich Richtung Training laufen , bis der Unfall passierte .
und zwar war eine dreiköpfige Familie die Straße entlanggelaufen mit Kinderwagen .
Der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und als sie die Straße überqueren wollten , gegenüber von denen äh parkte eine ältere Dame , die einen Hund daneben hatte .
Der Hund ist äh neben dem Auto neben dem Auto gewesen .
und ja , der Mann hat aus Versehen den Ball fallen lassen .
und der Hund ist dann auf der Straße äh gelaufen oder so darauf zugerannt .
und in diesem Moment fuhren zwei Autos vorbei .
und das erste Auto des Fahrers konnte noch schnell bremsen , damit dem Hund nichts passiert .
und wahrscheinlich vom Schreck hat er auch äh nicht so gebremst , wie er eigentlich bremsen wollte .
Und der dahinter hat es halt nicht geschafft .
und ist dann in den vorderen Fahrer reingerast .
Keine Verletzten
aber bestimmt ein Auto
also das Auto wurde bestimmt hinten ein bisschen kaputt gemacht .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI53MG_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:           DEbi53MG
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Greek, Ancient (to 1453) [grc] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi53MG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi53MG_fsD
# Created:               2018-01-23
# Tokens:                182
# Clauses:               19
#
# ================================================================================
#                                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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#