########
# ctok #
########
ja schön guten Tag
ja ich rufe an wegen den äh wegen der Zeugenaussage äh zu dem Fall 16 äh F16
äh der Beamte hatte mir die Telefonnummer gegeben und ich würde jetzt gerne die äh Zeugenaussage machen
okay
also es war so dass
äh ich war auch auf dem Parkgelände
und war aufm Weg zur Uni
und habe gesehen äh wie ein Mann mit seiner Frau und einem Babywagen die Straße entlangläuft
und die hatten also der Mann hatte mitm Ball gespielt
und als er die Straße überqueren wollte hat äh ist der Ball aus seiner Hand gefallen sodass der auf die Straße gerollt ist
und da war dann halt eine Frau mit einem Hund
und sie hat den Einkauf gerade eingeräumt
und als der Hund dann den Ball gesehen hat ist er dann auf die Straße gerannt
und dann waren da noch die zwei Autos die den Unfall gemeldet haben
und also das äh genau
die sind dann halt auf die Parkanlage
und als der Hund dann die Straße überqueren wollte war er sozusagen vor den Autos
und das blaue Auto hat dann eine Notbremse gemacht
und das weiße Auto hatte nicht genug Abstand
und hat deshalb ist dann in das blaue Auto reingefahren
genau

################
# mbartgec_th1 #
################
Ja schön guten Tag
Ja , ich rufe an wegen der äh wegen der Zeugenaussage äh zu dem Fall 16 äh F16.
äh der Beamte hatte mir die Telefonnummer gegeben und ich würde jetzt gerne die Zeugenaussage machen
okay
Also war es so , dass
Ich war auch auf dem Parkgelände .
und war auf dem Weg zur Uni .
und habe gesehen , wie ein Mann mit seiner Frau und einem Babywagen die Straße entlangläuft
Und die hatten also einen Mann , der mit dem Ball gespielt hatte .
und als er die Straße überqueren wollte , hat er einen Ball aus seiner Hand gefallen , sodass der auf die Straße gerollt ist
Und da war dann halt eine Frau mit einem Hund .
Und sie hat den Einkauf gerade eingeräumt
Und als der Hund dann den Ball gesehen hat , ist er dann auf die Straße gerannt .
und dann waren da noch die zwei Autos , die den Unfall gemeldet haben
Und also genau
Die sind dann halt auf der Parkanlage .
Und als der Hund dann die Straße überqueren wollte , war er sozusagen vor den Autos .
und das blaue Auto hat dann eine Notbremse gemacht
und das weiße Auto hatte nicht genug Abstand
Und deshalb ist sie dann in das blaue Auto reingefahren .
genau

###############
# mixtral_th1 #
###############
Guten Tag , schön zu sprechen mit Ihnen .
Ich rufe an wegen der Zeugenaussage zum Fall F16.
Ein Beamter gab mir seine Telefonnummer und ich möchte nun die Aussage tätigen .
Nun , es war so : Ich war auch auf dem Parkgelände , unterwegs zur Universität .
Dabei sah ich , wie ein Mann mit seiner Frau und einem Kinderwagen die Straße entlangging .
Der Mann spielte mit einem Ball und als er die Straße überqueren wollte , fiel der Ball aus seiner Hand und rollte auf die Straße .
Zu diesem Zeitpunkt befand sich eine Frau mit einem Hund in der Nähe , die ihren Einkauf gerade einräumte .
Als der Hund den Ball sah , rannte er auf die Straße .
In dem Moment kamen zwei Autos , die den Unfall meldeten .
Genau , sie fuhren auf die Parkanlage zu .
Als der Hund die Straße überqueren wollte , stand er plötzlich vor den Autos .
Das blaue Auto bremste scharf und das weiße Auto hielt nicht genug Abstand und fuhr deshalb in das blaue Auto .

################
# transgec_th1 #
################
Ja , schönen guten Tag
ja , ich rufe an wegen des äh wegen der Zeugenaussage äh zu dem Fall 16 äh F16
äh der Beamte hatte mir die Telefonnummer gegeben und ich würde jetzt gerne die äh Zeugenaussage machen .
okay
also es war so , dass
äh ich war auch auf dem Parkgelände .
und war aufm Weg zur Uni .
und habe gesehen , wie ein Mann mit seiner Frau und einem Babywagen die Straße entlangläuft .
und die hatten also , der Mann hatte mitm Ball gespielt .
und als er die Straße überqueren wollte , ist äh der Ball aus seiner Hand gefallen , sodass er auf die Straße gerollt ist .
Und da war dann halt eine Frau mit einem Hund .
und sie hat den Einkauf gerade eingeräumt .
Und als der Hund dann den Ball gesehen hat , ist er dann auf die Straße gerannt .
und dann waren da noch die zwei Autos , die den Unfall gemeldet haben .
Und also das äh genau .
Die sind dann halt auf der Parkanlage .
Und als der Hund dann die Straße überqueren wollte , war er sozusagen vor den Autos .
und das blaue Auto hat dann eine Notbremse gemacht .
und das weiße Auto hatte nicht genug Abstand
und ist deshalb dann in das blaue Auto reingefahren .
genau

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI27MT_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:           DEbi27MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi27MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi27MT_fsD
# Created:               2019-02-05
# Tokens:                207
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#