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# ctok #
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hallo
ich bin äh Augenzeugen äh eines Auffahrunfalls geworden
und zwar möchte ich es wie folgt schildern
ich war auf der Seite wo das Pärchen war
also von meiner Seite aus ist es rechts
da wo der äh Verkehrsunfall stattgefunden hat wäre es links
da wo die Autos standen
und äh es war wie folgt
rechts auf meiner Seite war ein vermutliches Pärchen mit einem Kinderwagen unterwegs
und der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er gespielt hat
auf der gegenüberliegenden Seite auf dem Parkplatz äh war eine Frau mit ihrem Hund die äh Einkäufe äh entladen hat
das waren Saftflaschenkisten
genau und der Hund war an der Leine
aber dann kam es wie folgt
der Mann dem Mann ist beim Spielen mit dem Ball an den Händen ist ihm der Ball heruntergefallen
der Ball ist dann an den Fuß gekommen
der wurde dann halt äh auf die andere Straßenseite geschossen quasi
und daraufhin ist der Hund halt auf die Straße gerannt bellend
und genau damit der Hund nicht angefahren wird ist das vordere Auto hat das vordere Auto eine Notbremsung gemacht
und dann kam es vermutlich zu einem Auffahrunfall

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# mbartgec_th1 #
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hallo
Ich bin äh Augenzeuge äh eines Auffahrunfalls geworden
Und zwar möchte ich es wie folgt schildern :
Ich war auf der Seite , wo das Pärchen war .
Also von meiner Seite aus ist es rechts
Da wo der Alkoholverkehr stattgefunden hat , wäre es rechts
Da wo die Autos standen
Und es war wie folgt :
Rechts auf meiner Seite war ein vermutliches Pärchen mit einem Kinderwagen unterwegs
Und der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er gespielt hat
Auf der gegenüberliegenden Seite auf dem Parkplatz war eine Frau mit ihrem Hund , die äh Einkäufe äh entladen hat
Das waren Saftflaschenkisten
genau und der Hund war an der Leine .
aber dann kam es wie folgt :
Der Mann dem Mann ist beim Spielen mit dem Ball an den Händen der Ball heruntergefallen
Der Ball ist dann an den Fuß gekommen
Der wurde dann halt äh auf die andere Straßenseite geschossen quasi
Und daraufhin ist der Hund halt auf die Straße gerannt , bellend
Und genau damit der Hund nicht angefahren wird ist das vordere Auto schuldig . Das vordere Auto hat eine Notbremsung gemacht
Und dann kam es vermutlich zu einem Auffahrunfall

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
ich bin Augenzeugugin eines Auffahrunfalls geworden
und zwar möchte ich es wie folgt schildern :
Ich war auf der Seite , wo das Paar war ,
also von meiner Seite aus gesehen , befand es sich rechts .
Links , an dem Ort , wo der Verkehrsunfall stattgefunden hat , standen die Autos .
Rechts auf meiner Seite war ein vermutliches Paar mit Kinderwagen unterwegs .
Der Mann hatte einen Ball in der Hand und spielte damit .
Auf der gegenüberliegenden Straßenseite , auf dem Parkplatz , befand sich eine Frau mit ihrem Hund , die Einkäufe entladen hat - es handelte sich um Saftflaschenkisten .
Genau , der Hund war an der Leine .
Aber dann passierte es :
Dem Mann ist , beim Spielen mit dem Ball , der Ball aus der Hand gefallen .
Der Ball rollte an seinen Füßen entlang und wurde damit gewissermaßen auf die andere Straßenseite geschossen .
Und prompt rannte der Hund auf die Straße , bellend .
Aus Sorge , dass der Hund angefahren wird , bremste das vorausfahrende Auto abrupt .
Anschließend kam es vermutlich zu einem Auffahrunfall .

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# transgec_th1 #
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Hallo
Ich bin äh Augenzeuge äh eines Auffahrunfalls geworden .
Und zwar möchte ich es wie folgt schildern :
Ich war auf der Seite , wo das Pärchen war .
also von meiner Seite aus ist es rechts
Da , wo der äh Verkehrsunfall stattgefunden hat , wäre es links
da , wo die Autos standen
und äh , es war wie folgt :
rechts auf meiner Seite war ein vermutliches Pärchen mit einem Kinderwagen unterwegs .
und der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er gespielt hat .
auf der gegenüberliegenden Seite auf dem Parkplatz war eine Frau mit ihrem Hund , die äh Einkäufe äh entladen hat .
Das waren Saftflaschenkisten .
genau und der Hund war an der Leine .
aber dann kam es wie folgt :
Der Mann des Mannes ist beim Spielen mit dem Ball an den Händen ihm der Ball heruntergefallen .
Der Ball ist dann an den Fuß gekommen .
Der wurde dann halt äh auf die andere Straßenseite geschossen , quasi
und daraufhin ist der Hund halt auf die Straße gerannt , bellend
Und genau damit der Hund nicht angefahren wird , ist das vordere Auto , hat das vordere Auto eine Notbremsung gemacht .
und dann kam es vermutlich zu einem Auffahrunfall .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI16FT_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:           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_fsD.exb
# Original ID:           DEbi16FT_fsD
# Created:               2019-01-07
# Tokens:                193
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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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#