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# ctok #
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ja guten Tag
DEbi09FR mein Name
ich wurde gerade Zeugin eines quasi Unfalls
äh die Fallnummer ist F16
und zwar war ich gerade auf dem Weg zum Einkaufen
und war auf einem Parkplatz
und äh da war ein Pärchen mit Kinderwagen
und der Mann hatte ein Fußball äh in der Hand
und hat mit dem rumgespielt
und dann hat der die Kontrolle verloren
und der Hund der in der Nähe war eines anderen Passanten äh ist quasi zu dem Ball losgerannt
und daraufhin hat das Auto hart gebremst welches äh von der Straße herkam
und äh das Auto hinter ihm achso ist wahrscheinlich in das Auto hereingefahren
ich bin mir nicht ganz sicher
aber äh der Autofahrer hat auf jeden Fall die Polizei gerufen
und daher wollte ich da ich äh mitbekommen hatte aussagen als Zeugin
äh meine Telefonnummer ist Pünktchen Pünktchen Pünktchen
äh falls Sie Fragen haben können Sie mich gerne zurückrufen
vielen Dank
auf Wiederhören

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Debi09FR mein Name
Ich wurde gerade Zeugin eines quasi Unfalls .
äh die Fallnummer ist F16
Und zwar war ich gerade auf dem Weg zum Einkaufen
und war auf einem Parkplatz .
Und äh da war ein Pärchen mit Kinderwagen .
Und der Mann hatte einen Fußball ganz in der Hand .
und hat mit dem rumgespielt .
Und dann hat der die Kontrolle verloren
Und der Hund , der in der Nähe war , war ein anderer Passant . Er ist quasi zu dem Ball losgerannt
Und daraufhin hat das Auto hart gebremst , welches äh von der Straße herkam
Und äh das Auto hinter ihm . Achso ist es wahrscheinlich in das Auto eingefahren
Ich bin mir nicht ganz sicher
Aber äh , der Autofahrer hat auf jeden Fall die Polizei gerufen
Und daher wollte ich , da ich es hier mitbekommen hatte , aussagen als Zeugin .
äh meine Telefonnummer ist pünktchen , Pünktchen , Pünktchen
Falls Sie Fragen haben können Sie mich gerne zurückrufen
vielen Dank
Auf Wiederhören

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# mixtral_th1 #
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Ja , guten Tag ,
DEbi09FR , mein Name ist :
Ich wurde gerade Zeugin eines Unfalls ,
ääh die Fallnummer ist F16.
Und zwar war ich gerade auf dem Weg zum Einkaufen
und war auf einem Parkplatz .
Äah da war ein Pärchen mit Kinderwagen ,
und der Mann hatte einen Fußball ähem in der Hand
und hat damit herumgespielt .
Und dann hat er die Kontrolle verloren
und der Hund , der in der Nähe war , eines anderen Passanten , ääh ist quasi zum Ball losgerannt .
Daraufhin hat das Auto , ähem das von der Straße herkam , hart gebremst
und ähm das Auto hinten ist wahrscheinlich ins Auto hineingefahren .
Ich bin mir nicht ganz sicher ,
aber ähm der Autofahrer hat auf jeden Fall die Polizei gerufen .
Und daher wollte ich , ääh da ich ja mitbekommen hatte , als Zeugin aussagen .
Äeh meine Telefonnummer ist …
Ähm falls Sie Fragen haben , können Sie mich gerne zurückrufen .
Vielen Dank .
Auf Wiederhören .

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# transgec_th1 #
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Ja , guten Tag
DEbi09FR ist mein Name
Ich wurde gerade Zeugin eines quasi Unfalls .
äh , die Fallnummer ist F16
und zwar war ich gerade auf dem Weg zum Einkaufen .
und war auf einem Parkplatz .
und äh da war ein Pärchen mit Kinderwagen .
und der Mann hatte einen Fußball äh in der Hand .
und hat mit dem rumgespielt .
und dann hat der die Kontrolle verloren .
und der Hund , der in der Nähe eines anderen Passanten war , ist quasi zu dem Ball losgerannt .
und daraufhin hat das Auto hart gebremst , welches äh von der Straße herkam .
und äh das Auto hinter ihm , achso ist wahrscheinlich in das Auto hereingefahren .
Ich bin mir nicht ganz sicher .
aber äh , der Autofahrer hat auf jeden Fall die Polizei gerufen .
Und daher wollte ich , da ich äh mitbekommen hatte , etwas aussagen als Zeugin .
äh meine Telefonnummer ist Pünktchen Pünktchen Pünktchen
Äh , falls Sie Fragen haben , können Sie mich gerne zurückrufen .
Vielen Dank
Auf Wiederhören

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI12FR_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:           DEbi12FR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     24
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# 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
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; 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
#
#     5. Japanese [jpn] — L2
#        Group: Japanese
#        Word Order: SOV
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi12FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi12FR_fsD
# Created:               2018-12-20
# Tokens:                157
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#