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# ctok #
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ja schönen guten Tag hier ist DEbi40FR und
und zwar wollte ich meine Zeugenaussage nochmal machen
ich kann mich nicht mehr an alles erinnern weil alles so schnell ging
und das Erinnerungsvermögen lässt ja auch nach
und ist vage
das ist ja empirisch bewiesen
aber soweit kann ich sagen was ich noch weiß und was ich gesehen habe
also irgendwie beobachtete ich wie ein Ball vors Auto rollte
und dabei musste der Fahrer scharf bremsen
und der reagierte geistesgegenwärtig
und konnte das eben machen
und äh irgendwie fiel dabei der Frau der ganze Einkauf auch vors Auto
und zum Glück äh konnte der Fahrer eben wie gesagt scharf bremsen
und er half ihr dann den also den gesamten Einkauf wieder einzusammeln
somit wurde zum Glück keiner verletzt
dabei krachte er ja aber wohl irgendwie gegen ein anderes Auto
und der andere Besitzer des Wagens war auch vor Ort
und ähm so wählten sie wohl die eins eins null glaube ich
das wird teuer

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# mbartgec_th1 #
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Schönen guten Tag ! Hier ist DEbi40FR und
Und zwar wollte ich meine Zeugenaussage nochmal machen
Ich kann mich nicht mehr an alles erinnern , weil alles so schnell ging
Und das Erinnerungsvermögen lässt ja auch nach
und
Das ist ja empirisch bewiesen .
aber soweit kann ich sagen was ich noch weiß und was ich gesehen habe :
Also irgendwie beobachtete ich , wie ein Ball vor dem Auto rollte .
Und dabei musste der Fahrer scharf bremsen
und der reagierte geistesgegenwärtig :
Und konnte das eben machen
Und äh irgendwie fiel dabei der Frau der ganze Einkauf auch im Auto ein .
Und zum Glück konnte der Fahrer eben wie gesagt scharf bremsen
Und er half ihr dann also den gesamten Einkauf wieder einzusammeln .
Dadurch wurde zum Glück niemand verletzt
Dabei krachte er ja aber wohl irgendwie gegen ein anderes Auto .
Und der andere Besitzer des Wagens war auch vor Ort
Und ähm so wählen sie wohl die Einzige von null glaube ich .
Das wird teuer

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag , hier ist DEbi40FR .
Nun , ich möchte meine Zeugenaussage wiederholen .
Ich kann mich nicht mehr an alles erinnern , da alles so schnell ging und das Erinnerungsvermögen bekanntlich nachlässt und vage ist .
Das ist empirisch bewiesen .
Aber soweit ich weiß , beobachtete ich , wie ein Ball vor das Auto rollte und der Fahrer stark bremsen musste .
Er reagierte geistesgegenwärtig und konnte es vermeiden .
Irgendwie fiel dabei der Frau der gesamte Einkauf auch vors Auto .
Zum Glück konnte er wie gesagt stark bremsen und half ihr , den gesamten Einkauf wieder einzusammeln .
So wurde zum Glück niemand verletzt , obwohl er , wie mir scheint , gegen ein anderes Auto stieß .
Der andere Wagenbesitzer war auch vor Ort .
Ich glaube , sie wählten die 110.
Das wird teuer .

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# transgec_th1 #
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ja , schönen guten Tag hier ist DEbi40FR und
Und zwar wollte ich meine Zeugenaussage nochmal machen .
Ich kann mich nicht mehr an alles erinnern , weil alles so schnell ging .
Und das Erinnerungsvermögen lässt ja auch nach .
und ist vage
Das ist ja empirisch bewiesen .
aber soweit kann ich sagen , was ich noch weiß und was ich gesehen habe .
also irgendwie beobachtete ich , wie ein Ball vors Auto rollte .
und dabei musste der Fahrer scharf bremsen .
und der reagierte geistesgegenwärtig .
und konnte das eben machen .
und äh irgendwie fiel dabei der Frau der ganze Einkauf auch vors Auto .
und zum Glück konnte der Fahrer eben wie gesagt scharf bremsen .
und er half ihr dann , also den gesamten Einkauf wieder einzusammeln .
Somit wurde zum Glück keiner verletzt .
Dabei krachte er ja aber wohl irgendwie gegen ein anderes Auto .
und der andere Besitzer des Wagens war auch vor Ort .
Und ähm , so wählten sie wohl die eins eins null , glaube ich .
Das wird teuer .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI40FR_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:           DEbi40FR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     33
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 300 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Russian [rus] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 4; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 4; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi40FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi40FR_fsD
# Created:               2019-09-25
# Tokens:                163
# 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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