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# ctok #
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guten Tag
mein Name ist DEbi58MT
ich wollte über den Fall F16 reden
und zwar ging es darum
äh ich war aufm Parkplatz
und da lief ein Junge mit einer Frau mitm Kinderwagen
äh und der Junge hat einen Ball in der Hand gehabt
und hat damit rumgedribbelt
so äh noch im gleichen Moment äh habe ich gesehen wie hinten zwei Autos in die Richtung von dem Jungen gefahren also sozusagen auf der Straße der vom Parkplatz
und äh der Junge ließ halt äh ließ den Ball fallen
wahrscheinlich aus Versehen so wie ich es mitbekommen habe
der Ball rollte dann äh zu der Richtung von einer Frau äh die gerade einen Einkauf ins Auto getragen hat
und hat ein hatte gleichzeitig auch einen Hund an der Leine
der Hund lief rannte dann sozusagen zum äh Ball
sozusagen auf die Straße da wo die Autos gefahren sind
und dann kam halt diese kamen halt diese beiden Autos angefahren
und haben das halt auch gesehen
und das vordere Auto ist dann direkt hat sozusagen direkt äh eine Vollbremsung gemacht
äh und das hintere Auto fuhr dann hinten rein
und das war dann auch alles was ich mitbekommen habe

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Mein Name ist Debi58MT
Ich wollte über den Fall F16 reden
Und zwar ging es darum :
Ich war auf dem Parkplatz .
Und da lief ein Junge mit einer Frau mit dem Kinderwagen .
Und der Junge hat einen Ball in der Hand gehabt .
und hat damit rumgedribbelt
Noch im gleichen Moment habe ich gesehen wie hinten zwei Autos in die Richtung von dem Jungen gefahren sind , also sozusagen auf der Straße von dem Parkplatz .
Und äh , der Junge ließ halt den Ball fallen .
wahrscheinlich aus Versehen , wie ich es mitbekommen habe
Der Ball rollte dann äh in die Richtung von einer Frau , die gerade einen Einkauf ins Auto getragen hat
und hat gleichzeitig auch einen Hund an der Leine
Der Hund lief und rannte dann sozusagen zum Zahnball .
Sozusagen auf die Straße da wo die Autos gefahren sind ,
Und dann kamen halt diese , kamen halt diese beiden Autos anfahren .
Und haben das halt auch gesehen .
Und das vordere Auto ist dann direkt gewesen , hat sozusagen direkt eine Vollbremsung gemacht
Und das hintere Auto fuhr dann hinten rein .
und das war dann auch alles was ich mitbekommen habe .

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
mein Name ist DEbi58MT .
Ich wollte über den Vorfall mit der F16 sprechen , und zwar ging es darum -
ich war auf dem Parkplatz ,
als ein Junge mit einer Frau , die einen Kinderwagen schob , vorbeilief .
Er hatte einen Ball in der Hand und dribbelte damit herum .
In genau diesem Moment sah ich , wie hinten zwei Autos in die Richtung des Jungen fuhren , also quasi auf der Straße , die vom Parkplatz abgeht .
Der Junge ließ den Ball fallen , vermutlich unabsichtlich , so wie ich es mitbekommen habe .
Der Ball rollte dann in Richtung einer Frau , die gerade einen Einkauf ins Auto trug und gleichzeitig auch einen Hund an der Leine hatte .
Der Hund rannte dann zum Ball , also auf die Straße , wo die Autos fuhren .
Und dann kamen diese beiden Autos angefahren und sahen es offenbar auch .
Das vordere Auto bremste direkt ab , also eine Vollbremsung , und das hintere Auto fuhr hinten drauf .
Und das war dann alles , was ich mitbekommen habe .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
Mein Name ist DEbi58MT .
Ich wollte über den Fall F16 reden .
Und zwar ging es darum .
äh ich war aufm Parkplatz .
und da lief ein Junge mit einer Frau mit dem Kinderwagen
äh und der Junge hat einen Ball in der Hand gehabt .
und hat damit rumgedribbelt .
so äh noch im gleichen Moment äh habe ich gesehen , wie hinten zwei Autos in die Richtung von dem Jungen gefahren sind , also sozusagen auf der Straße vom Parkplatz .
Und äh , der Junge ließ halt , äh , ließ den Ball fallen .
wahrscheinlich aus Versehen , so wie ich es mitbekommen habe .
Der Ball rollte dann äh in die Richtung von einer Frau , die gerade einen Einkauf ins Auto getragen hat .
und hat einen hatte gleichzeitig auch einen Hund an der Leine .
Der Hund lief und rannte dann sozusagen zum äh Ball .
sozusagen auf der Straße , da die Autos gefahren sind .
und dann kamen halt diese , kamen halt diese beiden Autos angefahren .
und haben das halt auch gesehen .
und das vordere Auto ist dann direkt und hat sozusagen direkt äh eine Vollbremsung gemacht .
äh und das hintere Auto fuhr dann hinten rein .
Und das war dann auch alles , was ich mitbekommen habe .

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#                              METADATA: DEBI58MT_FSD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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:           DEbi58MT
# 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. 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: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi58MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi58MT_fsD
# Created:               2018-11-12
# Tokens:                197
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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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