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# ctok #
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hallo
hier ist die Frau F16
und zwar geht es um die Zeugenaussage die sie ja von mir haben wollen würden
äh das was ich beobachtet habe ist dass ein Auto so ziemlich schnell meiner Meinung nach in die Kreuzung reingefahren ist
und das Auto hinter ihm her war genauso schnell wie er
und als dann der Erste abbremsen musste hat der Andere dann hinten auch plötzlich abgebremst
nur doch äh kam es zu dem Unfall
weil äh er dann hätte noch schneller reagieren können
nur das war nicht der Fall weil der Abstand zwischen den anscheinend nicht äh lang genug war sozusagen
wie es
was ich sonst noch beobachtet habe dass äh eine Familie gerade die äh Straße überqueren wollte
und der eine Herr hat mitn Fußball gespielt
und die ist das das äh der ball ist dann halt auf die Straße gerollt
und somit musste der erste Wagen sozusagen schnell abbremsen
und der nach ihm kam ja war halt nicht so schnell
und so ist es zum Unfall gekommen
das ist das was ich beobachten konnte
und ich hoffe das wird ihn weiterhelfen
ein schönen tag noch

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# mbartgec_th1 #
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hallo
Hier ist die Frau F16
Und zwar geht es um die Zeugenaussage , die sie ja von mir haben wollen würden
Das was ich beobachtet habe ist , dass ein Auto so ziemlich schnell meiner Meinung nach in die Kreuzung reingefahren ist .
und das Auto hinter ihm war genauso schnell wie er
Und als dann der Erste abbremsen musste , hat der andere dann hinten auch plötzlich abgebremst
Nur doch äh kam es zu dem Unfall .
Weil er dann noch schneller reagieren hätte können
Nur das war nicht der Fall , weil der Abstand zwischen den anscheinend nicht lang genug war , sozusagen
Wie geht es
Was ich sonst noch beobachtet habe war , dass eine Familie gerade die äh Straße überqueren wollte
Und der eine Herr hat mit einem Fußball gespielt .
Und die ist das , der Ball ist dann halt auf die Straße gerollt .
Und somit musste der erste Wagen sozusagen schnell abbremsen
Und der nach ihm kam , ja war halt nicht so schnell
Und so ist es zum Unfall gekommen .
Das ist das was ich beobachten konnte
Und ich hoffe , dass er weiterhelfen wird .
Einen schönen Tag noch

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
hier ist Frau F16.
es geht um die Zeugenaussage , die Sie von mir haben wollen .
Ähm , das , was ich beobachtet habe , ist , dass ein Auto ziemlich schnell in die Kreuzung gefahren ist .
Das Auto hinter ihm war genauso schnell .
Als das erste Auto dann abbremsen musste , hat das andere plötzlich auch abgebremst .
Nur kam es doch zu dem Unfall .
Er hätte noch schneller reagieren können .
Das war jedoch nicht der Fall , weil der Abstand zwischen den Autos anscheinend nicht lang genug war .
Wie es
Außerdem habe ich beobachtet , dass eine Familie die Straße überqueren wollte .
Und der eine Herr hat mit einem Fußball gespielt .
Der Ball rollte auf die Straße .
Somit musste der erste Wagen schnell abbremsen .
Der hinter ihm war nicht so schnell .
So ist es zum Unfall gekommen .
Das ist , was ich beobachten konnte .
Ich hoffe , das wird ihm weiterhelfen .
Einen schönen Tag noch !

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# transgec_th1 #
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Hallo
Hier ist die Frau F 16
Und zwar geht es um die Zeugenaussage , die sie ja von mir haben wollen würden .
äh das , was ich beobachtet habe , ist , dass ein Auto so ziemlich schnell meiner Meinung nach in die Kreuzung reingefahren ist .
und das Auto hinter ihm her war genauso schnell wie er .
Und als dann der Erste abbremsen musste , hat der andere dann hinten auch plötzlich abgebremst .
nur doch äh kam es zu dem Unfall .
weil äh er dann hätte noch schneller reagieren können
nur das war nicht der Fall , weil der Abstand zwischen denen anscheinend nicht äh lang genug war , sozusagen .
wie es
Was ich sonst noch beobachtet habe , ist , dass äh eine Familie gerade die äh Straße überqueren wollte .
und der eine Herr hat mit dem Fußball gespielt .
und die ist das , äh der Ball ist dann halt auf die Straße gerollt .
und somit musste der erste Wagen sozusagen schnell abbremsen .
Und der , der nach ihm kam , war halt nicht so schnell .
und so ist es zum Unfall gekommen .
Das ist das , was ich beobachten konnte .
Und ich hoffe , das wird ihm weiterhelfen .
Einen schönen Tag noch

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI05FT_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:           DEbi05FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# 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: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     3. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi05FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi05FT_fsD
# Created:               2018-11-29
# Tokens:                189
# Clauses:               19
#
# ================================================================================
#                                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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