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# ctok #
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ja guten Tag
äh DEbi10MR mein Name
äh ich würde gerne Stellung nehmen zum Fall F16 der welcher heute Nachmittag passiert ist
äh es ist Folgendes passiert
äh ein junges äh Paar mit Kinderwagen äh ist über den Parkplatz gelaufen
äh und dabei hat der junge Mann äh einen Ball verstolpert
äh danach äh war auf der anderen Seite des Parkplatzes eine äh eine eine Dame die ihren Einkauf äh ins
Auto äh ja äh eingepackt hat
und der Hund der jungen Dame äh hat sich ja ist hat sich erschrocken
und ist dem Ball hinterhergelaufen
äh in diesem Moment sind zwei Autos äh auf das auf das Parkgelände gefahren wobei der äh der blaue Renault äh abrupt abgebremst hat
und das weiße Auto hinter dem blauen Renault in äh in das äh vorhergegangene Auto ja äh reingefahren ist
äh
der junge Mann hat äh danach äh sehr schnell der Dame geholfen äh die äh ihren Einkauf in das in das in das Auto gepackt hat äh welche wiederum ihre Sachen verloren hat
und ist dann sofort später zur Unfallstelle gegangen
genau das war es

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
äh . DEbi10MR mein Name
äh ich würde gerne Stellung nehmen zu Fall F16 , der heute Nachmittag passiert ist .
ähn es ist Folgendes passiert :
Ein junges Paar mit Kinderwagen ist über den Parkplatz gelaufen .
Und dabei hat der junge Mann äh einen Ball verstolpert .
Danach war auf der anderen Seite des Parkplatzes eine äh eine Dame , die ihren Einkauf äh ins
Auto ja , eingepackt hat
Und der Hund der jungen Dame äh hat sich ja erschrocken
und ist dem Ball hinterhergelaufen .
In diesem Moment sind zwei Autos äh auf das Parkgelände gefahren , wobei der äh der blaue Renault abrupt abgebremst hat
und das weiße Auto hinter dem blauen Renault in äh in das äh vorhergegangene Auto ja äh reingefahren ist
äh
Der junge Mann hat danach äh sehr schnell der Dame geholfen , die äh ihren Einkauf in das In das Auto gepackt hat , welche wiederum ihre Sachen verloren hat
und ist dann sofort später zur Unfallstelle gegangen .
genau das war es

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# mixtral_th1 #
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ja , guten Tag ,
mein Name lautet DEbi10MR ,
ich möchte mich gerne zu dem Fall F16 äußern , der heute Nachmittag geschehen ist .
Es ist folgendes passiert :
Ein junges Paar mit Kinderwagen ist über den Parkplatz gelaufen .
Dabei hat der junge Mann einen Ball verloren .
Auf der anderen Seite des Parkplatzes stand eine Dame , die ihren Einkauf ins Auto einpackte .
Ihr Hund erschreckte sich und lief dem Ball hinterher .
In diesem Moment fuhren zwei Autos auf das Parkgelände , wobei der blaue Renault abrupt abbremste .
Das weiße Auto hinten im Renault fuhr in das vorhergehende Auto .
Der junge Mann half anschließend der Dame , ihre Einkäufe ins Auto zu packen , welche wiederum ihre Sachen verloren hatte .
Er ging dann sofort zur Unfallstelle .
Das war alles .

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# transgec_th1 #
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Ja , guten Tag
äh DEbi10MR mein Name
äh ich würde gerne Stellung nehmen zum Fall F16 , der heute Nachmittag passiert ist .
Äh , es ist Folgendes passiert :
äh ein junges Paar mit Kinderwagen ist über den Parkplatz gelaufen .
äh und dabei hat der junge Mann äh einen Ball verstolpert .
äh danach war auf der anderen Seite des Parkplatzes eine äh eine Dame , die ihren Einkauf äh ins
Auto äh ja äh eingepackt hat
und der Hund der jungen Dame hat sich ja erschrocken .
und ist dem Ball hinterhergelaufen .
äh in diesem Moment sind zwei Autos äh auf das Parkgelände gefahren , wobei der äh der blaue Renault äh abrupt abgebremst hat .
und das weiße Auto hinter dem blauen Renault ist äh in das äh vorhergegangene Auto ja äh reingefahren .
äh
Der junge Mann hat äh danach äh sehr schnell der Dame geholfen , die äh ihren Einkauf in das in das in das Auto gepackt hat äh welche wiederum ihre Sachen verloren hat .
und ist dann sofort später zur Unfallstelle gegangen .
genau das war es .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI10MR_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:           DEbi10MR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     24
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# 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. Kazakh [kaz] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: unclear
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Polish [pol] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi10MR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi10MR_fsD
# Created:               2019-01-17
# Tokens:                185
# 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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#