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# ctok #
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äh ja hallo
mein Name ist DEbi31FR
ich habe äh den Fall F16 äh beobachtet
und sollte dazu hier eine Zeugenaussage hinterlassen
das würde ich jetzt gerne einmal machen
und zwar äh war ich vorgestern unterwegs äh am Parkplatz neben dem Edeka in der { streetname }
und äh habe eben dort gesehen wie äh die beiden Autos aufeinandergeprallt sind
und es war so dass auf der rechten Straßenseite bzw. auf der rechten Seite des Parkplatzes ein äh Paar gelaufen ist mit einem äh Kinderwagen
und äh der Mann hatte ein Ball in der Hand den er so gedribbelt hat
und auf der gegenüberliegenden Seite des Parkplatzes war eine Frau die hat ihren Wagen eingeräumt mit ihren Einkäufen
und äh hatte einen Hund an der Leine
und genau in dem Moment als eben das Paar die den Parkplatz oder die Straße überqueren wollte äh kamen zwei Autos äh ein äh ich ich meine es war ein ein Renault äh vorderes Auto war auf in jedem Fall blau äh oder äh türkisblau ein so ein hellerer Ton und äh kam eben um die Ecke
und äh in dem Moment hat der Mann der die äh die den Parkplatz überquert hat äh den Ball verloren
der Hund äh wollte sich auf den Ball stürzen
und äh das Auto was eben gerade um die Ecke kam hat äh oder der Fahrer hat eine Vollbremsung äh hingelegt
und äh das äh hintere Auto das in dem Fall weiß war ist eben hinten aufgefahren
und äh hat wahrscheinlich nicht gesehen dass oder nicht schnell genug reagieren können
genau äh wenn Sie noch weitere Fragen haben dann äh melden Sie sich gerne bei mir
meine Kontaktdaten haben Sie ja
dankeschön und auf Wiederhören

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# mbartgec_th1 #
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Oh ja , hallo
Mein Name ist Debi31FR
Ich habe äh den Fall F16 beobachtet
und sollte dazu hier eine Zeugenaussage hinterlassen
Das würde ich jetzt gerne einmal machen
Und zwar war ich vorgestern unterwegs äh am Parkplatz neben der Edeka in der { streetname }
Und äh habe eben dort gesehen , wie die beiden Autos aufeinandergeprallt sind .
Und es war so , dass auf der rechten Straßenseite bzw. auf der rechten Seite des Parkplatzes ein äh Paar gelaufen ist mit einem äh Kinderwagen
Und äh der Mann hatte einen Ball in der Hand , den er so gedribbelt hat .
und auf der gegenüberliegenden Seite des Parkplatzes war eine Frau , die ihren Wagen eingeräumt hat mit ihren Einkäufen
Und äh hatte einen Hund an der Leine .
Und genau in dem Moment , als eben das Paar den Parkplatz oder die Straße überqueren wollte , kamen zwei Autos äh ein .
Ich meine es war ein Renault . Das vordere Auto war in jedem Fall blau äh oder äh türkisblau , ein so ein hellerer Ton und äh kam eben um die Ecke
Und äh in dem Moment hat der Mann , der die Straße überquert hat , den Ball verloren
Der Hund wollte sich auf den Ball stürzen .
Und äh , das Auto , was eben gerade um die Ecke kam , hat äh oder der Fahrer hat eine Vollbremsung äh hingelegt
Und äh das äh hintere Auto , das in dem Fall weiß war , ist eben hinten aufgefahren
Und äh hat wahrscheinlich nicht gesehen , dass oder nicht schnell genug reagieren können
Genau äh , wenn Sie noch weitere Fragen haben dann melden Sie sich gerne bei mir
Meine Kontaktdaten haben Sie ja
Dankeschön und auf Wiederhören

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
mein Name ist DEbi31FR .
Ich habe den Fall F16 beobachtet und sollte hierzu eine Zeugenaussage hinterlassen .
Das würde ich jetzt gerne einmal machen .
Ich war vorgestern unterwegs am Parkplatz neben dem Edeka in der { streetname } .
Ich habe gesehen , wie die beiden Autos aufeinandergeprallt sind .
Es war so , dass auf der rechten Straßenseite bzw. der rechten Seite des Parkplatzes ein Paar mit einem Kinderwagen lief und der Mann hatte einen Ball in der Hand , den er gedribbelt hat .
Auf der gegenüberliegenden Seite des Parkplatzes parkte eine Frau ihr Fahrzeug mit ihren Einkäufen und hatte einen Hund an der Leine .
Genau in dem Moment , als das Paar die Straße überqueren wollte , kamen zwei Autos um die Ecke .
Das vordere Auto , ein Renault , war blau oder türkisblau , ein hellerer Ton .
Der Mann , der den Parkplatz überquerte , verlor in diesem Moment den Ball und der Hund wollte sich auf den Ball stürzen .
Das Auto , das um die Ecke kam , bremste stark ab oder der Fahrer leistete eine Vollbremsung .
Das hintere Fahrzeug , das weiß war , fuhr daraufhin hinten auf .
Es hat wahrscheinlich nicht gesehen oder nicht schnell genug reagieren können .
Wenn Sie noch weitere Fragen haben , melden Sie sich gerne bei mir .
Meine Kontaktdaten haben Sie ja .
Vielen Dank und auf Wiederhören .

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# transgec_th1 #
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äh ja hallo
Mein Name ist DEbi31FR .
Ich habe äh den Fall F16 äh beobachtet .
und sollte dazu hier eine Zeugenaussage hinterlassen .
Das würde ich jetzt gerne einmal machen .
Und zwar war ich vorgestern unterwegs äh am Parkplatz neben dem Edeka in der { streetname }
und äh habe eben dort gesehen , wie äh die beiden Autos aufeinandergeprallt sind .
und es war so , dass auf der rechten Straßenseite bzw. auf der rechten Seite des Parkplatzes ein äh Paar gelaufen ist mit einem äh Kinderwagen .
und äh , der Mann hatte einen Ball in der Hand , den er so gedribbelt hat .
und auf der gegenüberliegenden Seite des Parkplatzes war eine Frau , die ihren Wagen eingeräumt hat mit ihren Einkäufen .
und äh , hatte einen Hund an der Leine .
und genau in dem Moment , als eben das Paar den Parkplatz oder die Straße überqueren wollte , kamen zwei Autos , äh ein äh ich meine es war ein Renault , ein vorderes Auto war auf jeden Fall blau äh oder äh türkisblau , so ein hellerer Ton und äh kam eben um die Ecke .
und äh in dem Moment hat der Mann , der die äh , die den Parkplatz überquert hat , äh den Ball verloren .
Der Hund wollte sich äh auf den Ball stürzen .
und äh das Auto , was eben gerade um die Ecke kam , hat äh oder der Fahrer hat eine Vollbremsung äh hingelegt .
und äh das äh hintere Auto , das in dem Fall weiß war , ist eben hinten aufgefahren .
und äh , hat wahrscheinlich nicht gesehen , dass oder nicht schnell genug reagieren können .
genau , äh wenn Sie noch weitere Fragen haben , dann melden Sie sich gerne bei mir .
Meine Kontaktdaten haben Sie ja
Dankeschön und auf Wiederhören

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI31FR_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:           DEbi31FR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     25
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     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] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Italian [ita] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi31FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi31FR_fsD
# Created:               2019-04-12
# Tokens:                287
# 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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# ================================================================================
#