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# ctok #
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guten Tag
mein Name ist DEbi03FR
ich möchte gerne eine Zeugenaussage treffen zu der Fallnummer F16
der Unfall ereignete sich gestern Nachmittag auf dem Parkplatz bei REWE in Mitte
und ich habe dort einen Autounfall beobachtet wo zwei Kleinwagen miteinander zusammengeprallt sind
äh der Unfall ereignete sich wie folgt
äh auf dem Fußgängerweg auf der rechten Seite kam äh ein Paar entgegen
sie schob ein Kinderwagen
und er spielte mit einem Ball
äh in einem Moment verlor er die Kontrolle über den Ball
der Ball rollte auf den Parkplatz
in dem Moment äh fuhren zwei Autos auf den Parkplatz
das erste Auto bremste abrupt woraufhin das zweite Auto eben nicht mehr rechtzeitig anhalten konnte und äh von hinten in dieses erste Auto hineinfuhr
äh es wurde niemand verletzt
aber direkt während des nach dem Unfall eigentlich äh wurde die Polizei benachrichtigt
und deswegen sah ich es als meine Pflicht an auch meine Zeugenaussage zu treffen
ich bedanke mich für Ihre Aufmerksamkeit
auf Wiederhören

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Mein Name ist Debi03FR
Ich möchte gerne eine Zeugenaussage treffen zu der Fallnummer F16.
Der Unfall ereignete sich gestern Nachmittag auf dem Parkplatz bei REWE in Mitte
Und ich habe dort einen Autounfall beobachtet , wo zwei Kleinwagen miteinander zusammengeprallt sind .
An dem Unfall ereignete sich wie folgt
Auf dem Fußgängerweg auf der rechten Seite kam äh ein Paar entgegen .
Sie schob einen Kinderwagen
Und er spielte mit einem Ball .
In einem Moment verlor er die Kontrolle über den Ball .
Der Ball rollte auf den Parkplatz .
In dem Moment fuhren zwei Autos auf den Parkplatz .
Das erste Auto bremste abrupt , woraufhin das zweite Auto eben nicht mehr rechtzeitig anhalten konnte und äh von hinten in dieses erste Auto hineinfuhr
Es wurde niemand verletzt
aber direkt während des nach dem Unfall eigentlich wurde die Polizei benachrichtigt
Und deswegen sah ich es als meine Pflicht an , auch meine Zeugenaussage zu treffen
Ich bedanke mich für Ihre Aufmerksamkeit
Auf Wiederhören

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
mein Name ist DEbi03FR .
Ich möchte gerne eine Zeugenaussage zu dem Fall F16 geben .
Der Unfall ereignete sich gestern Nachmittag auf dem Parkplatz bei REWE in Mitte .
Ich habe dort einen Autounfall beobachtet , bei dem zwei Kleinwagen zusammengeprallt sind .
Äh , der Unfall ereignete sich wie folgt :
Auf dem Fußgängerweg , auf der rechten Seite , kam äh ein Paar entgegen .
Sie schoben ein Kinderwagen und er spielte mit einem Ball .
In einem Moment verlor er die Kontrolle über den Ball , der auf den Parkplatz rollte .
In dem Moment fuhren zwei Autos auf den Parkplatz .
Das erste Auto bremste abrupt , woraufhin das zweite Auto nicht mehr rechtzeitig anhalten konnte und äh von hinten in dieses erste Auto hineinfuhr .
Äh , es wurde niemand verletzt .
Aber direkt nach dem Unfall wurde die Polizei benachrichtigt .
Und deswegen sah ich es als meine Pflicht an , auch meine Zeugenaussage zu treffen .
Ich bedanke mich für Ihre Aufmerksamkeit und auf Wiederhören .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
Mein Name ist DEbi03FR .
Ich möchte gerne eine Zeugenaussage zu der Fallnummer F16 treffen .
Der Unfall ereignete sich gestern Nachmittag auf dem Parkplatz bei REWE in der Mitte .
und ich habe dort einen Autounfall beobachtet , wo zwei Kleinwagen miteinander zusammengeprallt sind .
Äh , der Unfall ereignete sich wie folgt :
äh auf dem Fußgängerweg auf der rechten Seite kam äh ein Paar entgegen .
Sie schob einen Kinderwagen
und er spielte mit einem Ball .
äh in einem Moment verlor er die Kontrolle über den Ball .
Der Ball rollte auf den Parkplatz .
In dem Moment fuhren zwei Autos auf den Parkplatz .
Das erste Auto bremste abrupt , woraufhin das zweite Auto eben nicht mehr rechtzeitig anhalten konnte und äh von hinten in dieses erste Auto hineinfuhr .
Äh , es wurde niemand verletzt .
aber direkt während des Nachfalls nach dem Unfall eigentlich äh wurde die Polizei benachrichtigt .
Und deswegen sah ich es als meine Pflicht an , auch meine Zeugenaussage zu treffen .
Ich bedanke mich für Ihre Aufmerksamkeit .
Auf Wiederhören

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI03FR_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:           DEbi03FR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     28
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# 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: 1; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Italian [ita] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi03FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi03FR_fsD
# Created:               2018-11-09
# Tokens:                163
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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