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# ctok #
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tup
hallo äh hier ist DEbi11FG
ich bin hallo ich bin DEbi11FG
äh ich möchte ein Unfall äh nennen
mit der äh Fallnummer F16
und ich habe ich war die Zeugin
ich habe diesen Unfall beobachtet am Parkplatz äh X Y Z
und äh da hat sich ein Unfall zwischen zwei äh äh Autofahrern ereignet
äh hier sind keine Menschen irgendwie zu Schaden gekommen
äh beide Autofahrer waren auf dem Weg äh am Parkplatz
und äh dabei äh äh ist ein Hund äh von einem Teilnehmer äh anscheinend irgendwie auf den Weg äh vorbeigerannt
und der erste Autofahrer wollte halt eine größere Kollision mit dem Hund vermeiden
und ist dann abrupt abgebremst
und äh der zweite Autofahrer der sich äh hinter dem erste Autofahrer befand ist äh traf den ersten Autofahrer also das Fahrzeug an
oh Gott ja genau
das war es

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# mbartgec_th1 #
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Tup
hallo äh hier ist DEbi11FG
Ich bin hallo . Ich bin DEbi11FG
Ich möchte einen Unfall äh nennen
Mit der äh Fallnummer F16
Und ich habe geschaut : Die Zeugin
Ich habe diesen Unfall beobachtet am Parkplatz äh X Y Z
Und da hat sich ein Unfall zwischen zwei äh äh Autofahrern ereignet .
Hier sind keine Menschen irgendwie zu Schaden gekommen .
Beide Autofahrer waren auf dem Weg äh am Parkplatz .
Und dabei ist ein Hund äh von einem Teilnehmer äh anscheinend irgendwie auf dem Weg äh vorbeigerannt .
Und der erste Autofahrer wollte halt eine größere Kollision mit dem Hund vermeiden .
und ist dann abrupt abgebremst
Und äh der zweite Autofahrer , der sich äh hinter dem ersten Autofahrer befand , traf den ersten Autofahrer also auf das Fahrzeug .
Oh Gott ja genau
Das war es

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# mixtral_th1 #
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Hallo , hier spricht DEbi11FG .
Ich möchte einen Unfall , mit der Fallnummer F16 , melden .
Ich war Zeugin dieses Unfalls und habe ihn am Parkplatz XYZ beobachtet .
Es ereignete sich dort ein Unfall zwischen zwei Autofahrern .
Hier ist niemand auf irgendeine Weise zu Schaden gekommen .
Beide Autofahrer waren auf dem Weg zum Parkplatz , als plötzlich ein Hund eines Teilnehmers scheinbar zufällig vorbeilief .
Der erste Autofahrer wollte eine größere Kollision mit dem Hund vermeiden und bremste abrupt ab .
Der zweite Autofahrer , der sich hinter dem ersten befand , fuhr auf das Fahrzeug des Ersteren auf .
Oh Gott , ja , genau das ist passiert .

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# transgec_th1 #
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tup
hallo äh hier ist DEbi 11 FG
Ich bin hallo , ich bin DEbi 11 FG
äh ich möchte einen Unfall äh nennen
mit der äh Fallnummer F16
Und ich habe , ich war die Zeugin .
Ich habe diesen Unfall am Parkplatz beobachtet , äh X Y Z.
und äh da hat sich ein Unfall zwischen zwei äh äh Autofahrern ereignet .
äh hier sind keine Menschen irgendwie zu Schaden gekommen .
äh beide Autofahrer waren auf dem Weg äh am Parkplatz
und äh dabei äh äh ist ein Hund äh von einem Teilnehmer äh anscheinend irgendwie auf dem Weg äh vorbeigerannt .
Und der erste Autofahrer wollte halt eine größere Kollision mit dem Hund vermeiden .
und ist dann abrupt abgebremst .
und äh der zweite Autofahrer , der sich äh hinter dem ersten Autofahrer befand , traf den ersten Autofahrer also das Fahrzeug an .
Oh Gott ja genau .
Das war es .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI11FG_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:           DEbi11FG
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     30
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# 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: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Czech [ces] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Portuguese [por] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi11FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi11FG_fsD
# Created:               2019-05-27
# Tokens:                142
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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