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# ctok #
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hallo äh die Fallnummer ist F16
und ich möchte gerne einen einen Unfall melden
äh da ist halt so passiert dass eine Frau ein Mann und die waren mit einem Kinderwagen unterwegs der Mann hat mitm Fußball gespielt und die wollten die Straße überqueren
und auf der anderen Seite der Straße war eine Frau die ihren Einkauf ins äh Auto legen wollte
und sie hat einen Hund dabei
der Hund äh
äh die beiden mit dem äh mit dem wie heißt das denn nochmal mit dem mit dem Kleinkind im Wagen im Kinderwagen wollten auch die Straße überqueren
und dadurch ist halt der Ball heruntergefallen auf die Straße
und der Hund ist dem Ball hinterher gerannt auf die Straße
und dann hat das Auto ist das Auto äh zwei Autos gefahren
wollten die Straße auch überqueren
und das vordere Auto ist stehen geblieben ruckartig
und das hintere Auto ist in das erste Auto reingefahren
ja das war es

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# mbartgec_th1 #
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Hallo äh die Fallnummer ist F16.
Und ich möchte gerne einen Unfall melden
äh , da ist halt so passiert , dass eine Frau einen Mann und die waren mit einem Kinderwagen unterwegs .
Der Mann hat mit Fußball gespielt und die wollten die Straße überqueren .
Und auf der anderen Seite der Straße war eine Frau , die ihren Einkauf im Auto legen wollte
Und sie hat einen Hund dabei
Der Hund äh
Die beiden mit dem , und mit dem wie heißt das denn nochmal mit dem mit dem Kleinkind im Wagen ?
Im Kinderwagen wollten sie auch die Straße überqueren
Und dadurch ist halt der Ball heruntergefallen auf die Straße .
Und der Hund ist dem Ball hinterher gerannt auf die Straße .
Und dann ist das Auto äh zwei Autos gefahren .
wollten die Straße auch überqueren .
und das vordere Auto ist stehen geblieben rutschartig
und das hintere Auto ist in das erste Auto reingefahren .
ja das war es

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# mixtral_th1 #
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Hallo , äh die Fallnummer ist F16.
Ich möchte gerne einen Unfall melden .
Es ist Folgendes passiert : Eine Frau und ein Mann waren mit einem Kinderwagen unterwegs .
Der Mann hat mit einem Fußball gespielt und sie wollten die Straße überqueren .
Auf der anderen Straßenseite war eine Frau , die ihren Einkauf ins Auto legen wollte .
Sie hatte einen Hund dabei .
Der Hund …
Die beiden mit dem - wie heißt das denn nochmal - Kleinkind im Kinderwagen wollten auch die Straße überqueren .
Dadurch ist der Ball auf die Straße gefallen .
Der Hund ist dem Ball hinterhergelaufen .
Und dann sind zwei Autos gefahren .
Die wollten die Straße auch überqueren .
Das vordere Auto ist stehen geblieben , ruckartig .
Das hintere Auto ist in das erste Auto reingefahren .
Ja , das war es .

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# transgec_th1 #
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hallo äh die Fallnummer ist F16
und ich möchte gerne einen Unfall melden .
äh da ist halt so passiert , dass eine Frau und ein Mann mit einem Kinderwagen unterwegs waren , der Mann hat mitm Fußball gespielt und die wollten die Straße überqueren .
und auf der anderen Seite der Straße war eine Frau , die ihren Einkauf ins äh Auto legen wollte .
und sie hat einen Hund dabei .
Der Hund äh
äh die beiden mit dem äh mit dem , wie heißt das denn nochmal mit dem mit dem Kleinkind im Wagen im Kinderwagen wollten auch die Straße überqueren
und dadurch ist halt der Ball heruntergefallen auf die Straße .
und der Hund ist dem Ball hinterher gerannt auf die Straße .
und dann ist das Auto , das Auto , äh zwei Autos gefahren .
wollten die Straße auch überqueren
und das vordere Auto ist ruckartig stehen geblieben .
und das hintere Auto ist in das erste Auto reingefahren .
ja , das war es .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI85FR_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:           DEbi85FR
# Language Count:        2
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi85FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi85FR_fsD
# Created:               2019-10-10
# Tokens:                158
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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