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# ctok #
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ja guten Tag
mein Name ist DEbi09FG
äh ich ruf an zu dem Fall F16
ich habe nämlich äh diesen Unfall mit beobachtet
äh also ich war auf dem äh Parkplatz
und dann lief ein Pärchen mit einem Kinderwagen entlang
der Mann hat mit dem Ball äh gedribbelt
und dann sind sie eingebogen um äh die Straße zu überqueren die auf dem Parkplatz war
äh dann war auf dem Parkplatz noch eine Frau
die hat gerade die Einkäufe ausgeräumt
die hatte einen Hund bei sich
hatte ihn am Arm
und äh ich habe gesehen wie der Mann der den Ball gedribbelt hat
äh äh der ist ihm aus der Hand gefallen
und ist über die Straße gekullert
und das hat den Hund wohl dazu gebracht zu bellen
und äh bevor äh der Ball über die Straße gelaufen ist sind zwei Autos noch auf diese Straße eingebogen
die wollten eventuell parken
äh und als der Ball heruntergefallen ist und der Hund gebellt hat ungefähr zeitgleich hat das erste Auto dann gebremst um wahrscheinlich äh weil er sich halt erschrocken hat
und das zweite Auto was hinter ihm ist raufgefahren
und äh so ist halt dieser kleiner Unfall passiert
äh der war aber auch ziemlich nah dran
das zweite Auto was war ziemlich nah dran
also es war jetzt kein kein richtig starkes Bremsen vom ersten Auto
und der äh der Mann mit dem Ball der hat erstmal der Frau mit den Einkäufen halt geholfen
und hat sich erstmal gar nicht eingemischt
hat die erstmal zu Hände geholfen
und ist dann anschließend zu den Leuten hin die den Unfall hatten
und hat halt geschaut
äh ich weiß es nicht
äh ich konnte nicht hören was sie gesagt haben
also das habe ich beobachten können

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Mein Name ist DEbi09FG
Ich ruf an für den Fall F16.
Ich habe nämlich diesen Unfall mit beobachtet
Ah also ich war auf dem Parkplatz .
Und dann lief ein Pärchen mit einem Kinderwagen entlang .
Der Mann hat mit dem Ball äh gedribbelt
Und dann sind sie eingebogen , um äh die Straße zu überqueren die auf dem Parkplatz war .
Ehr dann war auf dem Parkplatz noch eine Frau .
Die hat gerade die Einkäufe ausgeräumt
Die hatte einen Hund bei sich
hatte ihn am Arm
Und ich habe gesehen wie der Mann den Ball gedribbelt hat .
äh äh . Der ist ihm aus der Hand gefallen
und ist über die Straße gekult
Und das hat den Hund wohl dazu gebracht , zu bellen .
Und bevor der Ball über die Straße gelaufen ist , sind zwei Autos noch auf diese Straße eingebogen .
Die wollten eventuell Parken
Und als der Ball heruntergefallen ist und der Hund gebellt hat ungefähr zeitgleich hat das erste Auto dann gebremst , wahrscheinlich äh weil er sich halt erschrocken hat
und das zweite Auto , das hinter ihm ist , fährt rauf .
Und äh so ist halt dieser kleiner Unfall passiert .
ähner war aber auch ziemlich nah dran .
Das zweite Auto war ziemlich nah dran
Also es war jetzt kein richtig starkes Bremsen vom ersten Auto .
Und der ähne der Mann mit dem Ball , der hat erstmal der Frau mit den Einkäufen halt geholfen
und hat sich erstmal gar nicht eingemischt .
Hat dir die erstmal zu Hände geholfen ?
und ist dann anschließend zu den Leuten hin , die den Unfall hatten .
Und hat halt geschaut
äh ich weiß es nicht .
Ich konnte nicht hören , was sie gesagt haben .
Also habe ich das beobachten können

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# mixtral_th1 #
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Ja , guten Tag ,
mein Name ist DEbi09FG ;
ich rufe an im Zusammenhang mit dem Fall F16 ,
ich habe nämlich diesen Unfall beobachtet .
Äh , ich war auf dem Parkplatz ,
als ein Pärchen mit einem Kinderwagen entlanglief .
Der Mann dribbelte mit einem Ball ,
und dann bog sie ab , um die Straße zu überqueren , die auf dem Parkplatz lag .
Äh , da war auch eine Frau auf dem Parkplatz ,
die gerade ihr Gepäck auslud
und hatte einen Hund bei sich , der an der Leine war .
Und ich sah , wie der Mann , der den Ball dribbelte ,
den Ball fallen ließ ,
der über die Straße rollte .
Das hat den Hund wohl dazu gebracht zu bellen und just in dem Moment fuhren zwei Autos auf diese Straße ein , die eventuell parken wollten .
Äh , als der Ball herunterfiel und der Hund anfing zu bellen , bremste das erste Auto ab , vermutlich weil es erschrock , und das zweite Auto fuhr dahinter auf .
Und so kam es zu diesem kleinen Unfall ;
er war aber ziemlich knapp .
Das zweite Auto war sehr dicht dran .
Also , es gab kein starkes Bremsen vom ersten Auto ,
und der Mann mit dem Ball half zunächst der Frau mit den Einkäufen und mischte sich nicht ein , sondern half ihr zuerst und ging dann zu den Unfallbeteiligten .
Und er schaute , ich weiß es nicht ,
ich konnte nicht hören , was sie sagten ;
das habe ich beobachtet .

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# transgec_th1 #
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Ja , guten Tag
Mein Name ist DEbi09FG .
äh ich ruf an zu dem Fall F16
Ich habe nämlich äh diesen Unfall mit beobachtet .
äh also ich war auf dem Parkplatz äh
und dann lief ein Pärchen mit einem Kinderwagen entlang .
Der Mann hat mit dem Ball äh gedribbelt .
und dann sind sie eingebogen , um äh die Straße zu überqueren , die auf dem Parkplatz war .
äh dann war auf dem Parkplatz noch eine Frau .
Die hat gerade die Einkäufe ausgeräumt .
Die hatte einen Hund bei sich .
hatte ihn am Arm
und äh ich habe gesehen , wie der Mann , der den Ball gedribbelt hat ,
äh äh , der ist ihm aus der Hand gefallen .
und ist über die Straße gekullert .
Und das hat den Hund wohl dazu gebracht zu bellen .
und äh bevor äh der Ball über die Straße gelaufen ist , sind zwei Autos noch auf diese Straße eingebogen .
Die wollten eventuell parken .
äh und als der Ball heruntergefallen ist und der Hund gebellt hat , ungefähr zeitgleich hat das erste Auto dann gebremst , wahrscheinlich , weil er sich halt erschrocken hat .
und das zweite Auto , was hinter ihm raufgefahren ist .
und äh so ist halt dieser kleine Unfall passiert .
Äh , der war aber auch ziemlich nah dran .
Das zweite Auto war ziemlich nah dran .
also es war jetzt keine richtig starke Bremse vom ersten Auto .
Und der äh der Mann mit dem Ball hat erstmal der Frau mit den Einkäufen halt geholfen .
und hat sich erstmal gar nicht eingemischt .
hat die erstmal zu Händen geholfen .
und ist dann anschließend zu den Leuten hin , die den Unfall hatten .
und hat halt geschaut .
äh ich weiß es nicht .
äh ich konnte nicht hören , was sie gesagt haben .
also das habe ich beobachten können .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI09FG_FSD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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#
# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEbi09FG
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     29
# Gender:                female
# Country:               GRC
# Birthplace:            GRC
# 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: onset: 6; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi09FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi09FG_fsD
# Created:               2018-11-06
# Tokens:                292
# Clauses:               32
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#