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# ctok #
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ja schönen guten Tag
DEbi05FG mein Name
und zwar ich wollte einen Unfall melden
ich bin hier auf der { streetname}straße
äh ich habe gesehen dass äh ein Ehepaar mit einem Kinderwagen gegenüber ein Parkplatz äh laufen wollten
der Mann spielt aber mit dem Ball
und äh der rollte halt gegenüber
und da war eine Frau mit einen Hund
die hat ihre Einkäufe halt reingepackt
und äh natürlich der Hund äh reagiert auf den Ball
und von der Frau fallen die ganzen Einkäufe herunter
und hilft ihr natürlich dabei all die ganzen Sachen hochzunehmen
also reinzupacken inne Tüte
und da gleichzeitig kamen zwei Wagens also einmal der blaue und einmal ein weißen
der blaue war ja als erstes in hinten reingefahren
und hat Vollbremsung betätigt in den Sinne wo der Ball halt herübergelaufen ist herübergerollt ist
Entschuldigung
und äh ja der Weiße halt hat ist dann nach hinten
und hat ihn dann
natürlich ist ein Unfall passiert
schönen Tag noch

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# mbartgec_th1 #
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Schönen guten Tag
Debi05FG mein Name
Und zwar wollte ich einen Unfall melden
Ich bin hier auf der { streetname}straße .
Ich habe gesehen , dass ein Ehepaar mit einem Kinderwagen gegenüber einem Parkplatz laufen wollte .
Der Mann spielt aber mit dem Ball .
Und äh , der rollte halt gegenüber
Und da war eine Frau mit einem Hund
Die hat ihre Einkäufe halt reingepackt
Und natürlich reagiert der Hund äh auf den Ball .
Und von der Frau fallen die ganzen Einkäufe herunter .
Und ihr hilft natürlich dabei all die ganzen Sachen hochzunehmen .
also reinzupacken in die Tüte
Und da kamen gleichzeitig zwei Wagen , also einmal der blaue und einmal der weiße .
Der blaue war ja als erstes in hinten reingefahren .
und hat Vollbremsung betätigt in dem Sinne , dass der Ball halt herübergelaufen ist und herübergerollt ist .
Entschuldigung
Und äh ja , der Weiße halt hat ist dann nach hinten
und hat ihn dann
Natürlich passiert ein Unfall .
schönen Tag noch

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
mein Name ist DEbi05FG .
Ich möchte einen Unfall melden .
Ich befinde mich hier auf der { streetname}straße .
Ein älteres Ehepaar mit Kinderwagen wollte gegenüber einen Parkplatz benutzen ,
aber der Mann spielte lieber mit dem Ball ,
der gegenüber rollte .
Dort war eine Frau mit Hund ,
die ihre Einkäufe in den Einkaufswagen verstaute .
Natürlich reagierte der Hund auf den Ball ,
woraufhin die Frau stolperte und ihre Einkäufe verloren hatte .
Ich half ihr , alles wieder einzupacken .
Gleichzeitig näherten sich zwei Fahrzeuge ,
ein blaues und ein weißes .
Das Blaue fuhr rückwärts in die Parklücke und bremste scharf ab ,
als der Ball hineinrollte .
Entschuldigung .
Das Weiße hielt daraufhin an .
Leider ist ein Unfall passiert .
Schönen Tag noch .

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# transgec_th1 #
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Ja , schönen guten Tag
DEbi05FG ist mein Name
Und zwar wollte ich einen Unfall melden .
Ich bin hier auf der { streetname } Straße .
äh ich habe gesehen , dass äh ein Ehepaar mit einem Kinderwagen gegenüber einem Parkplatz laufen wollte .
Der Mann spielt aber mit dem Ball .
und äh , der rollte halt gegenüber .
und da war eine Frau mit einem Hund .
Die hat ihre Einkäufe halt reingepackt .
und äh natürlich reagiert der Hund äh auf den Ball .
und von der Frau fallen die ganzen Einkäufe herunter
und hilft ihr natürlich dabei , all die ganzen Sachen hochzunehmen .
also reinzupacken in die Tüte .
und da kamen gleichzeitig zwei Wagens , also einmal der blaue und einmal ein weißer .
Der blaue war ja als erstes in hinten reingefahren .
und hat Vollbremsung betätigt in dem Sinne , wo der Ball halt herübergelaufen ist und herübergerollt ist .
Entschuldigung
Und äh ja , der Weiße halt hat , ist dann nach hinten .
und hat ihn dann
Natürlich ist ein Unfall passiert .
schönen Tag noch

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI05FG_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:           DEbi05FG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ 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: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi05FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi05FG_fsD
# Created:               2018-10-29
# Tokens:                160
# 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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