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# ctok #
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ja schönen guten Tag
DEbi15MR mein Name
äh man hat mir gesagt ich solle die äh Fallnummer angeben
das ist die F16
äh ich bin hier gerade Zeuge geworden von einem äh Autounfall
und zwar was ich gesehen habe war wie äh ein junges Ehepaar glaube ich äh die sind da die Straße heruntergelaufen
und irgendwie ist da von dem Kind der Ball auf die Straße gerollt
äh da stand dann gegenüber von äh diesem Ehepaar äh parkendes Auto wo gerade eine Frau ihren Einkauf in ins Auto verladen hat
und die hatte einen Hund dabei
dieser Hund ist dann wegen dem Ball auf die Straße gerannt weswegen äh äh ein Auto was da die Straße heruntergefahren ist sehr stark abbremsen musste
und hinter diesem Auto äh kam dann ein anderes Auto
und ist dem ersten Auto äh hinten aufgefahren
äh soweit ich das gesehen habe ist äh kein Mensch zu Schaden gekommen
äh die Polizei wurde auch benachrichtigt
äh ja und wenn Sie noch irgendwelche Fragen an mich haben dann äh äh können Sie mich natürlich jederzeit benachrichten äh benachrichtigen
schönen Dank
und Wiederhören

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# mbartgec_th1 #
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Schönen guten Tag
0315MR mein Name
äh man hat mir gesagt ich solle die äh Fallnummer angeben
Das ist die F16
äh ich bin hier gerade Zeuge geworden von einem äh Autounfall .
Und zwar habe ich gesehen , wie äh ein junges Ehepaar glaube ich , die sind da die Straße heruntergelaufen .
Und irgendwie ist da von dem Kind der Ball auf die Straße gerollt
Da stand dann gegenüber von diesem Ehepaar ein parkendes Auto , wo gerade eine Frau ihren Einkauf ins Auto verladen hat .
Und die hatte einen Hund dabei .
Dieser Hund ist dann wegen des Balls auf die Straße gerannt , weswegen ein Auto , was da die Straße heruntergefahren ist sehr stark abbremsen musste .
Und hinter diesem Auto ähnte es dann ein anderes Auto .
und ist mit dem ersten Auto ganz hinten aufgefahren
Äußer soweit ich das gesehen habe , ist äh kein Mensch zu Schaden gekommen
An die Polizei wurde auch benachrichtigt
Und wenn Sie noch irgendwelche Fragen an mich haben dann können Sie mich natürlich jederzeit benachrichten äh benachrichtigen
schönen Dank
und Wiederhören

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
mein Name ist DEbi15MR .
Man hat mir gesagt , ich soll die Fallnummer angeben , das ist F16.
Ich bin Zeuge eines Verkehrsunfalls geworden .
Was ich gesehen habe : Ein junges Ehepaar ist , glaube ich , die Straße heruntergelaufen .
Plötzlich rollte der Ball des Kindes auf die Straße .
Dort stand gegenüber von diesem Ehepaar ein parkendes Auto , in dem eine Frau ihren Einkauf einlud .
Sie hatte einen Hund dabei .
Dieser Hund rannte wegen des Balls auf die Straße , wodurch ein Auto bremsen musste .
Ein weiteres Auto fuhr hinten auf das erste Auto auf .
Soweit ich sehen konnte , ist niemand verletzt worden .
Die Polizei wurde benachrichtigt .
Wenn Sie noch Fragen an mich haben , können Sie mich jederzeit benachrichtigen .
Vielen Dank und Auf Wiederhören .

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# transgec_th1 #
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Ja , schönen guten Tag
DEbi 15 MR ist mein Name
äh man hat mir gesagt , ich solle die äh Fallnummer angeben
Das ist die F16
äh ich bin hier gerade Zeuge geworden von einem äh Autounfall .
Und zwar war es wie äh ein junges Ehepaar , glaube ich , die sind da die Straße heruntergelaufen .
und irgendwie ist da von dem Kind der Ball auf die Straße gerollt .
äh da stand dann gegenüber von äh diesem Ehepaar ein parkendes Auto , wo gerade eine Frau ihren Einkauf ins Auto verladen hat .
und die hatte einen Hund dabei .
Dieser Hund ist dann wegen des Balls auf die Straße gerannt , weswegen äh äh ein Auto , das da die Straße heruntergefahren ist , sehr stark abbremsen musste .
und hinter diesem Auto kam äh dann ein anderes Auto .
und ist mit dem ersten Auto äh hinten aufgefahren .
äh soweit ich das gesehen habe , ist äh kein Mensch zu Schaden gekommen .
Äh , die Polizei wurde auch benachrichtigt .
äh ja und wenn Sie noch irgendwelche Fragen an mich haben , dann können Sie mich natürlich jederzeit benachrichten äh benachrichtigen .
schönen Dank
und Wiederhören

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI15MR_FSD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
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# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEbi15MR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     25
# Gender:                male
# Country:               TKM
# Birthplace:            TKM
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 2; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     3. Dutch [nld] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#
#     4. Polish [pol] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     5. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi15MR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi15MR_fsD
# Created:               2019-02-01
# Tokens:                185
# Clauses:               17
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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