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# ctok #
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also ich bin äh die F16
die Zeugin F16
und
und zwar stand ich auf einem Parkplatz
äh rechts von mir befand sich ein Gehweg auf dem zwei Personen eine männliche und eine weibliche Person gingen
äh wahrscheinlich handelete es handelte es sich dabei um ein Pärchen äh
äh die weibliche Person die schob ein Kinderwagen
und der die männliche Person äh hatte ein Ball in der Hand
äh als die beiden Personen den Gehweg verlassen wollten und auf die Parkplatz betraten äh kamen zwei Autos
ein blaues und ein weißes
und dem Mann fiel der Ball auf den Boden
und äh das Auto stoppte sodass das andere Auto äh in das vordere Auto hineinfuhr äh
äh es kam zu einem kleinen Unfall
eine Frau die gerade äh ihre Einkäufe in den in ihr eigenes Auto äh einlud äh ihr äh ihr fielen mehrere Äpfel auf den Boden
und die männliche Person eilte zu der Frau half ihr bei dem der Aufsammeln der Äpfel
und äh die beiden Männer die den kleinen äh Unfall verursacht hatten riefen die Polizei
ja

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# mbartgec_th1 #
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Also bin ich äh der F16.
Die Zeugin F16
und
Und zwar stand ich auf einem Parkplatz
Aäh rechts von mir befand sich ein Gehweg auf dem zwei Personen eine männliche und eine weibliche Person gehen .
Wahrscheinlich handelete es sich dabei um ein Pärchen .
ähne die weibliche Person , die einen Kinderwagen braucht .
Und die männliche Person äh hatte einen Ball in der Hand
Als die beiden Personen den Gehweg verlassen wollten und auf den Parkplatz betraten äh kamen zwei Autos .
ein blaues und ein weißes
Und dem Mann fiel der Ball auf den Boden .
Und äh , das Auto stoppte sodass das andere Auto in das vordere Auto hineinfuhr äh
Es kam zu einem kleinen Unfall ,
Eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ihr eigenes Auto einlud äh ihr äh ihr fielen mehrere Äpfel auf den Boden
und die männliche Person eilte zu der Frau , half ihr bei dem Aufsammeln der Äpfel
Und die beiden Männer , die den kleinen Unfall verursacht hatten , riefen die Polizei .
Ja

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# mixtral_th1 #
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Auch ich bin Zeugin , nämlich F16.
Ich stand auf einem Parkplatz rechts neben mir befand sich ein Gehweg , auf dem zwei Personen gingen , eine männliche und eine weibliche .
Wahrscheinlich handelte es sich dabei um ein Pärchen .
Die weibliche Person schob einen Kinderwagen und der männliche hatte einen Ball in der Hand .
Als die beiden Personen den Gehweg verlassen wollten und auf den Parkplatz traten , kamen zwei Autos , ein blaues und ein weißes .
Dem Mann fiel der Ball auf den Boden und das Auto hielt an , sodass das andere Auto in das vordere Auto fuhr .
Es kam zu einem kleinen Unfall .
Eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ihr eigenes Auto einlud , ließ mehrere Äpfel fallen und die männliche Person eilte zu der Frau , um ihr beim Aufsammeln der Äpfel zu helfen .
Die beiden Männer , die den Unfall verursacht hatten , riefen die Polizei .
Ja .

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# transgec_th1 #
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also ich bin äh die F 16.
Die Zeugin F 16
und
und zwar stand ich auf einem Parkplatz .
äh rechts von mir befand sich ein Gehweg , auf dem zwei Personen , eine männliche und eine weibliche Person , gingen .
äh wahrscheinlich handelte es sich dabei um ein Pärchen äh
äh die weibliche Person , die einen Kinderwagen schob .
und die männliche Person hatte äh einen Ball in der Hand .
äh als die beiden Personen den Gehweg verlassen wollten und den Parkplatz betraten , kamen äh zwei Autos
ein blaues und ein weißes
und dem Mann fiel der Ball auf den Boden .
und äh das Auto stoppte , sodass das andere Auto äh in das vordere Auto hineinfuhr .
äh es kam zu einem kleinen Unfall .
eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ihr eigenes Auto einlud , äh ihr äh ihr fielen mehrere Äpfel auf den Boden .
und die männliche Person eilte zu der Frau und half ihr bei dem Aufsammeln der Äpfel .
und äh die beiden Männer , die den kleinen äh Unfall verursacht hatten , riefen die Polizei .
ja

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI23FG_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:           DEbi23FG
# Language Count:        2
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     21
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi23FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi23FG_fsD
# Created:               2019-06-14
# Tokens:                180
# Clauses:               17
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#