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# ctok #
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hallo guten Tag
mein Name ist DEbi56FT
ich rufe an für die Zeugenaussage zum Fall F16
äh gestern Vormittag war ich äh Zeugin einer äh eines Autounfalls
äh ich beobachtete dass ein Junge mit äh ein junger Mann mit einer Frau über die Straße gehen wollte und äh dabei mit dem äh Ball noch spielte
der Ball äh rollte dann wahrscheinlich aus Versehen über die äh Straße
und somit da rann ein Hund der auf der anderen Straßenseite war ähm auch los
und äh äh genau in dem Moment kamen halt äh fuhr ein blaues Auto um die Ecke
und machte eine Vollbremsung
äh hinter ihm fuhr dann das äh weiße Auto äh ihm hinten rein
und es kam zum Unfall
äh der Junge hilf half dann der äh Frau äh ihren Einkauf wieder äh einzuräumen
und die Situation beruhigte sich etwas
ähm danach ging der äh Junge zu den beiden anderen Fahrern
und half denen äh die Situation zu klären
und sie warteten dann äh auf die Polizei
hm der Frau mit dem Kinderwagen passierte nichts
und ja für weitere Fragen können Sie sich gerne melden
tschüss

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# mbartgec_th1 #
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hallo guten Tag
Mein Name ist Debi56FT
Ich rufe an für die Zeugenaussage zum Fall F16.
Äh gestern Vormittag war ich äh Zeugin einer äh eines Autounfalls .
Ich beobachtete dass ein Junge mit ... ein junger Mann mit einer Frau über die Straße gehen wollte und äh dabei mit dem äh Ball noch spielte
Der Ball äh rollte dann wahrscheinlich aus Versehen über die äh Straße .
Und somit rann ein Hund , der auf der anderen Straßenseite war , auch los
Und äh äh genau in dem Moment kamen halt ein blaues Auto um die Ecke
und machte eine Vollbremsung
Hinter ihm fuhr dann das äh weiße Auto äh rein .
und es kam zum Unfall
Ein Junge half dann der äh Frau äh ihren Einkauf wieder einzuräumen .
und die Situation beruhigte sich etwas
Am Nachmittag ging der äh Junge zu den beiden anderen Fahrern .
und half denen , die Situation zu klären .
Und sie warten dann äh auf die Polizei .
Bei der Frau mit dem Kinderwagen passierte nichts .
Und ja für weitere Fragen können Sie sich gerne melden
Grüße

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# mixtral_th1 #
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Hallo , guten Tag ,
mein Name ist Debi56FT .
Ich rufe an zur Zeugenaussage zum Fall F16.
Vorhin gegen Vormittag war ich Zeugin eines Autounfalls .
Ich beobachtete , dass ein Junge mit einem jungen Mann eine Frau über die Straße begleiten wollte und dabei mit dem Ball spielte .
Der Ball rollte dann wahrscheinlich versehentlich über die Straße und somit lief auch ein Hund , der auf der anderen Straßenseite war , los .
Genau in diesem Moment fuhr ein blaues Auto um die Ecke und bremste stark ab .
Hinter ihm fuhr dann das weiße Auto und krachte in das blaue Auto .
Es kam zum Unfall .
Danach half der Junge der Frau , ihr Einkauf wieder einzuräumen , und die Situation beruhigte sich etwas .
Anschließend ging der Junge zu den beiden anderen Fahrern und half , die Situation zu klären .
Sie warteten dann auf die Polizei .
Der Frau mit dem Kinderwagen ist nichts passiert , und ja , für weitere Fragen können Sie sich gerne melden .
Tschüss .

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# transgec_th1 #
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Hallo , guten Tag
Mein Name ist DEbi56FT .
Ich rufe an für die Zeugenaussage zum Fall F 16
äh gestern Vormittag war ich äh Zeugin einer äh eines Autounfalls .
äh ich beobachtete , dass ein Junge mit äh einem jungen Mann mit einer Frau über die Straße gehen wollte und dabei mit dem äh Ball noch spielte .
Der Ball rollte dann wahrscheinlich aus Versehen über die äh Straße .
und somit rannte da ein Hund , der auf der anderen Straßenseite war , ähm auch los .
und äh äh , genau in dem Moment kam halt äh ein blaues Auto um die Ecke .
und machte eine Vollbremsung .
äh hinter ihm fuhr dann das äh weiße Auto äh ihm hinten rein .
und es kam zum Unfall .
äh der Junge half dann der äh Frau , ihren Einkauf wieder einzuräumen .
und die Situation beruhigte sich etwas .
ähm , danach ging der äh Junge zu den beiden anderen Fahrern .
und half denen äh die Situation zu klären .
und sie warteten dann äh auf die Polizei .
hm , der Frau mit dem Kinderwagen passierte nichts .
Und ja , für weitere Fragen können Sie sich gerne melden .
tschüss

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI56FT_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:           DEbi56FT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# 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: onset: 0; 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:                  DEbi56FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi56FT_fsD
# Created:               2018-11-07
# Tokens:                188
# 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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# ================================================================================
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