########
# ctok #
########
äh schönen guten Tag
mein Name ist DEbi24FR
äh es geht hier um den Fall F16 den ich äh gesehen habe wo es zu einem Autoschaden gekommen ist
und ich würde gerne Ihnen erzählen was ich so gesehen habe
äh also ich kann zwar nicht beurteilen wer da so schuld ist
ich habe gesehen dass da äh ein Pärchen mit einem Kinderwagen über die Straße gehen wollte
äh gegenüber war noch eine Frau mit einem Hund die ihre Einkaufssachen aus dem Auto gepackt hat
und ganz hinten weiter äh sind zwei Autos gefahren
und wollten in diese Straße abbiegen
und der Mann von dem Pärchen hatte einen Ball ein Fußball im Hand
und der hat mit ihm bisschen gespielt
und dieser Ball ist ausgerutscht und auf die Straße äh gefallen herübergerutscht
und äh ja und der Hund hat reagiert auf äh auf diesen Ball
und äh das blaue Auto äh was äh schon in die Straße abgebogen hat
äh hat natürlich gebremst damit es zu nicht zu einem schlimmeren Unfall äh kommen wird
äh darauf hat natürlich der nachfolgende das nachfolgende Auto auch gebremst
und leider in das blaue Auto
und so ist es halt zu einem Unfall passiert
äh ja äh der junge Mann hat zuerst äh der Dame mit dem Hund geholfen
und danach ist er zu den Autofahrer gegangen um die Sache bisschen zu klären
das ist alles was ich so gesehen habe und was ich so berichten kann
äh ich bedanke mich
und wünsche Ihnen noch ein schönen Tag
tschüss

################
# mbartgec_th1 #
################
A schönen guten Tag
Mein Name ist Debi24FR
Es geht hier um den Fall F16 , den ich äh gesehen habe , wo es zu einem Autoschaden gekommen ist .
Und ich würde gerne Ihnen erzählen was ich so gesehen habe .
Okay also ich kann zwar nicht beurteilen , wer da so schuld ist .
Ich habe gesehen , dass da ein Pärchen mit einem Kinderwagen über die Straße gehen wollte
An gegenüber war noch eine Frau mit einem Hund , die ihre Einkaufssachen aus dem Auto gepackt hat
Und ganz hinten weiter sind zwei Autos gefahren .
und wollten in diese Straße abbiegen .
Und der Mann von dem Pärchen hatte einen Ball und einen Fußball in der Hand
Und der hat mit ihm ein bisschen gespielt
Und dieser Ball ist ausgerutscht und auf die Straße äh gefallen herübergerutscht .
Und der Hund hat ja reagiert auf äh diesen Ball .
Und äh das blaue Auto , was äh schon in die Straße abgebogen hat
Ah hat natürlich gebremst , damit es nicht zu einem schlimmeren Unfall kommen wird
Außer dem hat natürlich der nachfolgende das nachfolgende Auto auch gebremst
Und leider in das blaue Auto
Und so ist es halt , wenn ein Unfall passiert .
Ah ja äh . Der junge Mann hat zuerst der Dame mit dem Hund geholfen
Und danach ist er zu den Autofahrer gegangen , um die Sache bisschen zu klären
das ist alles was ich so gesehen habe und was ich so berichten kann
Ich bedanke mich
und wünsche Ihnen noch einen schönen Tag
Grüße

###############
# mixtral_th1 #
###############
Äh schönen guten Tag ,
mein Name ist DEbi24FR .
Äh , es geht hier um den Vorfall F16 , den ich gesehen habe , wo es zu einem Autounfall gekommen ist .
Und ich würde Ihnen gerne erzählen , was ich gesehen habe .
Äh , also ich kann zwar nicht beurteilen , wer da so Schuld ist .
Ich habe gesehen , dass ein Pärchen mit einem Kinderwagen die Straße überqueren wollte .
Äh gegenüber war noch eine Frau mit einem Hund , die ihre Einkaufstaschen aus dem Auto ausgeladen hat .
Und ganz hinten sind zwei Autos gefahren und wollten in diese Straße abbiegen .
Und der Mann vom Pärchen hatte einen Ball - ein Fußball im Hand und hat ein bisschen mit ihm gespielt .
Der Ball ist herausgerutscht und auf die Straße gerollt .
Äh , ja , und der Hund hat auf diesen Ball reagiert .
Und das blaue Auto , das schon in die Straße abgebogen ist , hat natürlich gebremst , damit es zu keinem schlimmeren Unfall kommt .
Daraufhin hat der nachfolgende Wagen auch gebremst und leider im blauen Auto gelandet .
So ist also ein Unfall passiert .
Äh , ja , der junge Mann hat zunächst der Dame mit dem Hund geholfen und danach ist er zu den Autofahrern gegangen , um die Sache ein wenig zu klären .
Das ist alles , was ich gesehen habe und was ich berichten kann .
Äh , ich bedanke mich und wünsche Ihnen noch einen schönen Tag .
Tschüss .

################
# transgec_th1 #
################
äh schönen guten Tag
Mein Name ist DEbi24FR .
äh es geht hier um den Fall F16 , den ich äh gesehen habe , wo es zu einem Autoschaden gekommen ist .
Und ich würde Ihnen gerne erzählen , was ich so gesehen habe .
äh also ich kann zwar nicht beurteilen , wer da so schuld ist .
Ich habe gesehen , dass da äh ein Pärchen mit einem Kinderwagen über die Straße gehen wollte .
äh gegenüber war noch eine Frau mit einem Hund , die ihre Einkaufssachen aus dem Auto gepackt hat .
und ganz hinten weiter sind äh zwei Autos gefahren .
und wollten in diese Straße abbiegen .
und der Mann von dem Pärchen hatte einen Ball und einen Fußball in der Hand .
und der hat mit ihm ein bisschen gespielt .
und dieser Ball ist ausgerutscht und auf die Straße äh gefallen herübergerutscht .
und äh ja und der Hund hat reagiert auf äh auf diesen Ball .
und äh das blaue Auto , was äh schon in die Straße abgebogen ist .
äh hat natürlich gebremst , damit es nicht zu einem schlimmeren Unfall äh kommen wird
äh darauf hat natürlich der Nachfolgende das nachfolgende Auto auch gebremst .
und leider in das blaue Auto .
Und so ist es halt zu einem Unfall passiert .
äh ja äh , der junge Mann hat zuerst äh der Dame mit dem Hund geholfen .
und danach ist er zu dem Autofahrer gegangen , um die Sache ein bisschen zu klären .
Das ist alles , was ich so gesehen habe und was ich so berichten kann .
äh ich bedanke mich
und wünsche Ihnen noch einen schönen Tag
tschüss

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI24FR_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:           DEbi24FR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     23
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# 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] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 168 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Japanese [jpn] — L2
#        Group: Japanese
#        Word Order: SOV
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Tatar [tat] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi24FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi24FR_fsD
# Created:               2019-03-05
# Tokens:                254
# Clauses:               24
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#