########
# ctok #
########
äh ey Max
ich bin gleich aufm Weg zu dir
also ich bin gleich da
und äh ich muss aber noch kurz eine Zeugenaussage machen weil hier gerade ein Unfall passiert ist
und ich bin der einzige Zeuge
äh ja
ist irgendwer irgendwie voll krass
da war so ein Mann mit seiner Frau und einem Babywagen
und der hat die ganze Zeit mit so einem Fußball gespielt
und als er dann auf dem Parkgelände über die auf die andere Straßenseite wollte ist dann sein Ball also er konnte ihn irgendwie nicht mehr halten
und der Ball ist dann auf die Fahrbahn
und gegenüber von ihm war eine Frau mit einem äh und hat ihren Einkauf äh eingeräumt
und der Hund hat
äh also sie hatte noch einen Hund
und als der dann den Ball gesehen hat ist der natürlich auf die Fahrbahn
und die Frau hat direkt an der Leine gezogen damit der Hund nicht noch mehr auf die Fahrbahn geht und dem Hund halt etwas passiert
und da waren gerade so zwei anfahrende Autos die auf parken wollten
und dann sind die aufs Parkgelände
und der eine hat dann halt eine Vollbremse gemacht äh eine eine Notbremse
der hinter ihm hatte nicht genug Abstand und äh ist dann halt reingefahren
ja
und die Polizei ist jetzt aufm Weg
ich mache kurz eine Zeugenaussage und dann bin ich gleich bei dir ja

################
# mbartgec_th1 #
################
äh ey Max
Ich bin gleich auf dem Weg zu dir
Also bin ich gleich da
Und äh ich muss aber noch kurz eine Zeugenaussage machen , weil hier gerade ein Unfall passiert ist .
Und ich bin der einzige Zeuge .
Vielleicht ja
Ist irgendwer irgendwie voll krass
Da war so ein Mann mit seiner Frau und einem Babywagen .
Und der hat die ganze Zeit mit so einem Fußball gespielt .
Und als er dann auf dem Parkgelände über die andere Straßenseite wollte , ist dann sein Ball drin , also konnte er ihn irgendwie nicht mehr halten
und der Ball ist dann auf der Fahrbahn .
Und gegenüber von ihm war eine Frau mit einem äh und hat ihren Einkauf eingeräumt
Und der Hund hat
Ah also hatte sie noch einen Hund .
Und als der dann den Ball gesehen hat , ist der natürlich auf der Fahrbahn .
und die Frau hat direkt an die Leine gezogen , damit der Hund nicht noch mehr auf die Fahrbahn geht und dem Hund halt etwas passiert
Und da waren gerade so zwei anfahrende Autos , die auf parken wollten
Und dann sind die auf dem Parkgelände .
Und der eine hat dann halt eine Vollbremse gemacht äh eine Notbremse .
Der hinter ihm hatte nicht genug Abstand und äh ist dann halt reingefahren .
Ja
und die Polizei ist jetzt auf dem Weg
Ich mache kurz eine Zeugenaussage und dann bin ich gleich bei dir .

###############
# mixtral_th1 #
###############
Äh , Max ,
ich bin gleich auf dem Weg zu dir .
Also , ich bin gleich da .
Und äh , ich muss aber noch kurz eine Aussage als Zeuge machen , weil hier gerade ein Unfall passiert ist .
Und ich bin der Einzige , der etwas gesehen hat .
Äh , ist irgendjemand anders in irgendeiner Weise sehr merkwürdig ?
Da war ein Mann mit seiner Frau und einem Kinderwagen .
Und er spielte die ganze Zeit mit einem Fußball .
Als er dann mit dem Kinderwagen über die Straße wechseln wollte , ließ der Ball aus seiner Hand gleiten und er konnte ihn nicht mehr halten .
Und der Ball rollte auf die Fahrbahn .
Und gegenüber von ihm stand eine Frau , die ihren Einkauf äh einräumte .
Und sie hatte auch noch einen Hund .
Als der den Ball sah , rannte er natürlich sofort auf die Fahrbahn .
Und die Frau zog sofort an der Leine , damit der Hund nicht weiter auf die Fahrbahn laufen und sich nicht verletzen konnte .
Und just in diesem Moment kamen zwei Autos angefahren , die einparken wollten .
Und sie fuhren auf das Parkgelände .
Und der vordere Autofahrer leitete eine Vollbremsung ein , äh eine Notbremsung .
Der Fahrer dahinter hatte nicht genug Abstand und fuhr ins Heck des ersten Wagens .
Ja ,
und die Polizei ist unterwegs .
Ich mache schnell eine Aussage und dann bin ich gleich bei dir .
Ja .

################
# transgec_th1 #
################
äh ey Max
Ich bin gleich aufm Weg zu dir .
also ich bin gleich da .
Und äh , ich muss aber noch kurz eine Zeugenaussage machen , weil hier gerade ein Unfall passiert ist .
Und ich bin der einzige Zeuge .
äh ja
ist irgendwer irgendwie voll krass ?
da war so ein Mann mit seiner Frau und einem Babywagen .
und der hat die ganze Zeit mit so einem Fußball gespielt .
Und als er dann auf dem Parkgelände über die auf die andere Straßenseite wollte , ist dann sein Ball , also konnte er ihn irgendwie nicht mehr halten .
und der Ball ist dann auf der Fahrbahn .
und gegenüber von ihm war eine Frau mit einem äh und hat ihren Einkauf äh eingeräumt .
und der Hund hat
äh also sie hatte noch einen Hund
Und als der dann den Ball gesehen hat , ist der natürlich auf der Fahrbahn .
und die Frau hat direkt an die Leine gezogen , damit der Hund nicht noch mehr auf die Fahrbahn geht und dem Hund halt etwas passiert .
und da waren gerade so zwei anfahrende Autos , die auf parken wollten .
und dann sind die aufs Parkgelände
Und der eine hat dann halt eine Vollbremse gemacht , äh eine Notbremse .
Der hinter ihm hatte nicht genug Abstand und ist dann halt reingefahren .
ja
und die Polizei ist jetzt aufm Weg .
Ich mache kurz eine Zeugenaussage und dann bin ich gleich bei dir .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI27MT_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_03
# Original ID:           task_03
#
#   Title:
#     informal-spoken: voice message (via WhatsApp) to a friend
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an einen Freund
#
#   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 […] okay, so now, imagine that you send a voicemessage to [name] to
#     tell [him/her] what  happened. In this App, you just record it like this.
#
# 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:       spoken
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi27MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi27MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi27MT_isD
# Created:               2019-02-05
# Tokens:                232
# Clauses:               23
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#