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# ctok #
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äh guten Tag
mein Name ist DEbi53FR
ich bin Zeugin des Falls F16
und zwar habe ich gesehen wie ein Paar eine Dame und ein Herr äh mit einem Kinderwagen rechts von mir die Straße entlanggegangen sind
und der Mann spielte mit einem Ball
er dribbelte
und der Ball ist auf seinem Fuß aus Versehen abgeprallt
und auf die Straße vor ihm äh links also aus meiner Perspektive links abgerollt
äh währenddessen ist ein blaues Auto auf dieser Straße wo der Ball hinge äh gangen ist äh entlanggefahren
und hinter diesem Auto ein weißes Auto
äh links von mir also über der Straße äh war eine Frau die mit ihrem Hund dort stand und ihre ihr Gepäck nicht Gepäck sondern ihre Produkte ausm Laden äh entweder ins Auto reingelegt hat oder rausgelegt
das habe ich leider nicht mitbekommen
äh und als dieser Ball über die Straße gerollt ist hat das der Hund bemerkt
und ist dort hingerannt
äh und hat dabei gebellt
und die Frau hat versucht äh den Hund zu stoppen
glaube ich
und dann äh ist das blaue Auto sehr schnell stehen geblieben äh sodass das Auto dahinter das weiße Auto keine Zeit hatte zu reagieren und deshalb in das Auto reingefahren ist
danach äh hat der Mann äh der mit dem Ball gespielt hat äh erstmal der Frau geholfen äh die Einkäufe die dann auf der Straße rumlagen wieder zu äh zu sortieren
und und dann hinterher ist er zu den zwei Männern gegangen die schon sich bereits außerhalb der Autos äh damit beschäftigt haben die Notrufnummer zu wählen
ja äh vielen Dank
ich hoffe ich konnte Ihnen helfen

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# mbartgec_th1 #
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An guten Tag
Mein Name ist Debi53FR
Ich bin Zeugin des Falls F16
Und zwar habe ich gesehen wie ein Paar eine Dame und einen Herr mit einem Kinderwagen rechts von mir die Straße entlanggegangen sind .
Und der Mann spielte mit einem Ball .
Er dribbelte
und der Ball ist auf seinem Fuß aus Versehen abgeprallt
Und auf die Straße vor ihm äh links , also aus meiner Perspektive links abgerollt
Währenddessen ist ein blaues Auto auf dieser Straße , wo der Ball hinge äh gegangen ist äh entlanggefahren .
Und hinter diesem Auto ein weißes Auto
Ganz links von mir also über der Straße stand eine Frau , die mit ihrem Hund dort stand und ihr Gepäck nicht Gepäck sondern ihre Produkte aus dem Laden äh entweder ins Auto reingelegt hat oder rausgelegt
Das habe ich leider nicht mitbekommen
Und als dieser Ball über die Straße gerollt ist , hat der Hund bemerkt , dass er den Hund beobachtet .
und ist dort hingerannt
Und hat dabei gebellt
Und die Frau hat versucht äh den Hund zu stoppen
glaube ich
Und dann ist das blaue Auto sehr schnell stehen geblieben äh , sodass das Auto neben dem weißen Auto keine Zeit hatte zu reagieren und deshalb in das Auto reingefahren ist .
Danach hat der Mann , der mit dem Ball gespielt hat , erstmal der Frau geholfen äh die Einkäufe , die dann auf der Straße rumlagen , wieder zu sortieren
Und dann hinterher ist er zu den zwei Männern gegangen , die sich schon außerhalb der Autos damit beschäftigt haben die Notrufnummer zu wählen
Ja äh vielen Dank
Ich hoffe ich konnte Ihnen helfen

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# mixtral_th1 #
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Ähnlich guten Tag ,
mein Name ist DEbi53FR .
Ich bin Zeugin des Falls F16 und habe gesehen , wie ein Paar - eine Dame und ein Herr - mit einem Kinderwagen rechts von mir die Straße entlangging .
Er spielte mit einem Ball und dribbelte .
Der Ball prallte aus Versehen von seinem Fuß ab und rollte auf die Straße vor ihm - links von meiner Perspektive - ab .
Währenddessen fuhr ein blaues Auto auf dieser Straße , auf der der Ball rollte , entlang , gefolgt von einem weißen Auto .
Links von mir - also über der Straße - stand eine Frau mit ihrem Hund neben ihrem Geschäft oder ihren Einkäufen .
Leider habe ich nicht mitbekommen , ob sie diese ins Auto legte oder herausholte .
Als der Ball über die Straße rollte , bemerkte der Hund dies und rannte hin .
Er bellte dabei laut .
Die Frau versuchte , den Hund zu stoppen , glaube ich .
Dann blieb das blaue Auto abrupt stehen , sodass das weiße Auto dahinter keine Zeit hatte zu reagieren und in das stehende Auto fuhr .
Anschließend half der Mann - der mit dem Ball spielte - der Frau , ihre Einkäufe , die auf der Straße verstreut waren , wieder einzusammeln .
Danach ging er zu den zwei Männern , die bereits damit beschäftigt waren , die Notrufnummer zu wählen .
Ja , ähm , vielen Dank .
Ich hoffe , ich konnte Ihnen helfen .

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# transgec_th1 #
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äh guten Tag
Mein Name ist DEbi53FR .
Ich bin Zeugin des Falls F 16.
und zwar habe ich gesehen , wie ein Paar , eine Dame und ein Herr , äh mit einem Kinderwagen rechts von mir die Straße entlanggegangen sind .
und der Mann spielte mit einem Ball .
Er dribbelte .
und der Ball ist auf seinem Fuß aus Versehen abgeprallt .
und auf die Straße vor ihm äh links , also aus meiner Perspektive links abgerollt .
äh währenddessen ist ein blaues Auto auf dieser Straße , wo der Ball hinge , äh gangen ist äh entlanggefahren .
und hinter diesem Auto ein weißes Auto
äh links von mir also über der Straße war eine Frau , die mit ihrem Hund dort stand und ihr Gepäck , nicht Gepäck , sondern ihre Produkte aus dem Laden , äh entweder ins Auto reingelegt hat oder rausgelegt hat .
Das habe ich leider nicht mitbekommen .
äh und als dieser Ball über die Straße gerollt ist , hat das der Hund bemerkt .
und ist dort hingerannt .
äh und hat dabei gebellt .
und die Frau hat versucht , äh den Hund zu stoppen .
glaube ich .
und dann ist das blaue Auto sehr schnell stehen geblieben , sodass das Auto dahinter das weiße Auto keine Zeit hatte zu reagieren und deshalb in das Auto reingefahren ist .
Danach hat der Mann , der mit dem Ball gespielt hat , erstmal der Frau geholfen , die Einkäufe , die dann auf der Straße rumlagen , wieder zu sortieren .
und dann hinterher ist er zu den zwei Männern gegangen , die sich schon bereits außerhalb der Autos äh damit beschäftigt haben , die Notrufnummer zu wählen .
ja äh vielen Dank
Ich hoffe , ich konnte Ihnen helfen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI53FR_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:           DEbi53FR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     3. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi53FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi53FR_fsD
# Created:               2018-10-24
# Tokens:                272
# Clauses:               22
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#