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# ctok #
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hallo meine Liebe
du weißt nicht was schon wieder passiert ist
und zwar musste ich eine Zeugenaussage machen wegen einem Autounfall
und genau ja wie immer
wie ist es abgelaufen Frage ne
keine Ahnung
doch ich weiß es
äh ich war auf der Seite wo die Fußgänger sind in der { streetname}straße
und gegenüber sind ja die Parkplätze
und bei mir auf der Seite war halt ein Paar
die sind halt rübergegangen
und der Mann hatte einen Ball in der Hand
und hat damit halt so herumgespielte
und als sie rübergehen wollten ist ihm der Ball halt aus der Hand gerutscht
und ist halt an seinen Fuß gekommen
und äh ist halt über die Straße gerollt geschossen
du verstehst mich
und auf der anderen Straßenseite aufm Parkplatz waren dann halt äh war halt eine Frau die aus ihrem Auto halt Einkäufe rausgenommen hat
und hatte halt so einen Hund an der Leine zwar
aber hatte die Leine jetzt auch nicht festgezogen
tja und als der Ball halt rübergerollt ist ist der Hund natürlich zum Ball hin
und äh in dem Augenblick kam halt ein ein Auto entgegen
hat halt notgebremst um den Hund nicht zu zerquetschen
und hinter ihm war noch ein Wagen
und der konnte halt nicht schnell genug abbremsen
und ist ihm halt raufgefahren
ja und so kam halt der Unfall
und weil ich das alles mitverfolgt habe musste ich halt eine Aussage machen
işte böyle

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# mbartgec_th1 #
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hallo meine Liebe
Du weißt nicht was schon wieder passiert ist .
Und zwar musste ich eine Zeugenaussage machen wegen eines Autounfalls .
Und genau wie immer
Wie ist es abgelaufen ? Frage ne
Keine Ahnung
Doch ich weiß es :
äh ich war auf der Seite , wo die Fußgänger sind in der { streetname}straße .
Und gegenüber sind ja die Parkplätze .
Und bei mir auf der Seite war halt ein Paar
Die sind halt rübergegangen .
Und der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und hat damit halt so herumgespielt .
Und als sie rübergehen wollten ist ihm der Ball halt aus der Hand gerutscht .
Und ist halt an seinen Fuß gekommen .
Und äh ist halt über die Straße gerollt geschossen .
Du verstehst mich
Und auf der anderen Straßenseite war dann halt ähnlich eine Frau , die aus ihrem Auto halt Einkäufe rausgenommen hat
Und hatte halt so einen Hund an der Leine ,
aber hatte die Leine jetzt auch nicht festgezogen ?
Und wenn der Ball halt rübergerollt ist , ist der Hund natürlich zum Ball hin
Und äh in dem Augenblick kam halt ein Auto entgegen .
hat halt notgebremst , um den Hund nicht zu zerquetschen
Und hinter ihm war noch ein Wagen
Und der konnte halt nicht schnell genug abbremsen
Und ist ihm halt raufgefahren ?
Ja und so kam halt der Unfall
und weil ich das alles beobachtet habe musste ich halt eine Aussage machen
Überwegs

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# mixtral_th1 #
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Hallo meine Liebe ,
du weißt nicht , was schon wieder passiert ist , und zwar musste ich eine Zeugenaussage machen .
Ja , genau , wie immer - wie es abgelaufen ist , weißt du nicht ?
Keine Ahnung , doch ich weiß es :
Ich war auf der Seite , wo die Fußgänger sind , in der { streetname}straße .
Gegenüber sind ja die Parkplätze .
Und bei mir auf der Seite war ein Paar , das über die Straße gehen wollte .
Der Mann hatte einen Ball in der Hand und hat damit herumgespielt .
Als sie über die Straße gehen wollten , ist ihm der Ball aus der Hand gerutscht und über die Straße gerollt .
Verstehst du mich ?
Auf der anderen Straßenseite , auf dem Parkplatz , war eine Frau , die aus ihrem Auto Einkäufe herausnahm .
Sie hatte zwar einen Hund an der Leine , hielt diese aber nicht fest .
Als der Ball über die Straße rollte , lief der Hund natürlich zum Ball hin .
In diesem Moment kam ein Auto entgegen und bremste notfallmäßig ab , um den Hund nicht zu überfahren .
Hinter ihm fuhr noch ein Wagen , der nicht rechtzeitig bremsen konnte und dem ersten Wagen hinten drauffuhr .
So kam es zum Unfall .
Weil ich alles mitverfolgt habe , musste ich eine Aussage machen .
Işte böyle .

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# transgec_th1 #
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Hallo meine Liebe
Du weißt nicht , was schon wieder passiert ist .
und zwar musste ich eine Zeugenaussage machen wegen eines Autounfalls .
Und genau ja wie immer .
Wie ist es abgelaufen ? Frage nein .
Keine Ahnung
Doch ich weiß es .
äh ich war auf der Seite , wo die Fußgänger sind in der { streetname } Straße .
Und gegenüber sind ja die Parkplätze .
und bei mir auf der Seite war halt ein Paar .
Die sind halt rübergegangen .
und der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und hat damit halt so herumgespielt .
Und als sie rübergehen wollten , ist ihm der Ball halt aus der Hand gerutscht .
und ist halt an seinen Fuß gekommen .
und äh , ist halt über die Straße gerollt und geschossen .
Du verstehst mich .
und auf der anderen Straßenseite aufm Parkplatz waren dann halt äh war halt eine Frau , die aus ihrem Auto halt Einkäufe rausgenommen hat .
und hatte halt so einen Hund an der Leine .
aber hatte die Leine jetzt auch nicht festgezogen .
tja und als der Ball halt rübergerollt ist , ist der Hund natürlich zum Ball hin .
und äh , in dem Augenblick kam halt ein Auto entgegen .
hat halt notgebremst , um den Hund nicht zu zerquetschen .
und hinter ihm war noch ein Wagen .
und der konnte halt nicht schnell genug abbremsen .
und ist halt raufgefahren .
ja und so kam halt der Unfall .
Und weil ich das alles mitverfolgt habe , musste ich halt eine Aussage machen .
işte böyle

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI16FT_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_03
# Original ID:           task_03
#
#   Title:
#     informal-spoken: voice message (via WhatsApp) to a friend
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an einen Freund
#
#   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 […] okay, so now, imagine that you send a voicemessage to [name] to
#     tell [him/her] what  happened. In this App, you just record it like this.
#
# 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:       spoken
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi16FT
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     26
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Arabic [ara] — notAvailable
#        Group: Semitic
#        Word Order: unclear
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
#     5. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi16FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi16FT_isD
# Created:               2019-01-07
# Tokens:                238
# Clauses:               29
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#