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# ctok #
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ja schönen guten Tag
mein Name ist DEbi22FG
ich würde gerne eine Zeugenaussage machen für mit der Fallnummer F16
und zwar ich saß auf der Bank auf einem öffentlichen äh Parkplatz
und zu diesem Zeitpunkt kam ein Auto beziehungsweise zwei Autos auf diesen Parkplatz gefahren
äh zum selben Zeitpunkt äh kam ein junges Pärchen mit dem äh Kinderwagen äh in meine Richtung
und der junge Mann der hat mit einem Ball gespielt
dieser Ball fiel ihm leider aus der Hand
und äh ist in Richtung des Autos gefallen
ja und äh währenddessen war noch eine junge Frau mit einem Hund dort die ihr Auto ausräumte mit ihren Einkäufen
und der Hund war total unruhig
hat gebellt
also und währenddessen kam es zu einem Unfall
denn das Auto was reingefahren kam
also hinter ihm ist noch jemand reingefahren
und ist auf ihn dann raufgefahren nach der Vollbremsung
ja bei Rückfragen können Sie sich gerne bei mir melden
vielen Dank

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# mbartgec_th1 #
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Schönen guten Tag
Mein Name ist Debi22FG
Ich würde gerne eine Zeugenaussage machen für mit der Fallnummer F16.
Und zwar saß ich auf der Bank auf einem öffentlichen Parkplatz .
Und zu diesem Zeitpunkt kam ein Auto beziehungsweise zwei Autos auf diesen Parkplatz gefahren
Zu diesem Zeitpunkt kam ein junges Pärchen mit dem äh Kinderwagen in meine Richtung .
und der junge Mann , der mit einem Ball gespielt hat .
Dieser Ball fiel ihm leider aus der Hand .
Und äh ist in Richtung des Autos gefallen .
Ja und äh währenddessen war noch eine junge Frau mit einem Hund dort , die ihr Auto ausräumte mit ihren Einkäufen .
Und der Hund war total unruhig
hat gebellt
also und währenddessen kam es zu einem Unfall .
Dann kam das Auto reingefahren .
Also hinter ihm ist noch jemand reingefahren .
und ist dann raufgefahren nach der Vollbremsung .
Bei Rückfragen können Sie sich gerne bei mir melden .
vielen Dank

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag , schönen Ja ,
mein Name ist DEbi22FG .
Ich möchte eine Aussage für den Fall F16 machen .
Und zwar saß ich auf einer Bank auf einem öffentlichen Parkplatz .
Zu dieser Zeit fuhren ein Auto oder zwei Autos auf diesen Parkplatz .
Äh , zur selben Zeit kam ein junges Paar mit Kinderwagen in meine Richtung .
Der junge Mann spielte mit einem Ball ,
dieser fiel ihm leider aus der Hand und rollte in Richtung des Autos .
Ja , und äh währenddessen war noch eine junge Frau mit Hund dort , die ihr Auto ausräumte mit ihren Einkäufen .
Der Hund war total unruhig und bellte .
Also , und währenddessen kam es zu einem Unfall , denn das Auto , das rangefahren kam , wurde von einem anderen Auto hinten angerempelt und fuhr auf ihn auf , nach einer Vollbremsung .
Ja , bei Rückfragen können Sie sich gerne bei mir melden .
Vielen Dank .

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# transgec_th1 #
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Ja , schönen guten Tag
Mein Name ist DEbi22FG .
Ich würde gerne eine Zeugenaussage machen für die Fallnummer F16
Und zwar saß ich auf der Bank auf einem öffentlichen äh Parkplatz .
und zu diesem Zeitpunkt kam ein Auto beziehungsweise zwei Autos auf diesen Parkplatz gefahren .
Zum selben Zeitpunkt kam ein junges Pärchen mit dem äh Kinderwagen äh in meine Richtung .
und der junge Mann hat mit einem Ball gespielt .
Dieser Ball fiel ihm leider aus der Hand .
und äh ist in Richtung des Autos gefallen .
ja und äh , währenddessen war noch eine junge Frau mit einem Hund dort , die ihr Auto mit ihren Einkäufen ausräumte .
und der Hund war total unruhig .
hat gebellt
also und währenddessen kam es zu einem Unfall .
denn das Auto , was reingefahren kam
also hinter ihm ist noch jemand reingefahren .
und ist auf ihn dann raufgefahren nach der Vollbremsung .
Ja , bei Rückfragen können Sie sich gerne bei mir melden .
Vielen Dank

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI22FG_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:           DEbi22FG
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     31
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi22FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi22FG_fsD
# Created:               2019-06-05
# Tokens:                158
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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