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# ctok #
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sehr geehrte Damen und Herren
ich äh rufe an wegen des Falls F16
äh als sich der Fall ereignete stand ich hinten aufm Parkplatz
äh aus meiner Sicht war die Frau mit dem Hund die ihre Einkäufe in das Auto packte links
und der Mann der mit dem Ball spielte kam von rechts hinten äh ja am Bürgersteig entlanggegangen
ihn begleitete eine Frau mit einem Kinderwagen
im Hintergrund äh fuhren die beiden Autos die zusammengestoßen sind gerade auf den Parkplatz auf
das vordere Auto hatte eine blaue Farbe
äh das hintere fuhr in einem sehr knappen Abstand
genau die Frau hatte also die Frau die ihre Einkäufe einpackte hatte außerdem an in einer Hand eine Leine an der ein weißer kleiner Hund war
äh als der Mann mit dem Ball und die Autos ungefähr auf der selben Höhe waren äh fiel der Ball von dem Mann äh ungefähr nee äh fiel der Mann des Mannes auf sein Fuß
und prallte auf die Straße ab
der Hund äh der Frau äh riss sich los
und fing an aggressiv auf den Ball zuzurennen
und riss dabei einige Produkte der Frau um
das Auto das blaue Auto machte eine Vollbremsung um den Hund nicht zu überfahren
das hintere Auto welches in einem sehr kurzen Abstand hinterherfuhr konnte nicht rechtzeitig bremsen
und fuhr auf das Heck des blauen Autos auf
äh der Mann rannte sofort zur Frau um ihr zu helfen die Produkte aufzuheben äh welche zur selben Zeit zu ihrem Hund gerannt war und ihn aufgehoben hatte damit kein weiterer Schaden passiert
äh kurz darauf wurde von den Insassen der beiden Autos die Polizei gerufen
vielen Dank

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# mbartgec_th1 #
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Sehr geehrte Damen und Herren
Ich rufe an wegen des Falls F16.
ähn als sich der Fall ereignete stand ich hinten auf dem Parkplatz .
Aus meiner Sicht war die Frau mit dem Hund , die ihre Einkäufe in das Auto packte . Links
Und der Mann , der mit dem Ball spielte , kam von rechts hinten äh ja am Bürgersteig entlang .
Sie begleitete eine Frau mit einem Kinderwagen .
im Hintergrund fuhren die beiden Autos , die zusammengestoßen sind gerade auf den Parkplatz auf .
Das vordere Auto hatte eine blaue Farbe
An das Hintere fuhr ich in einem sehr knappen Abstand
genau die Frau hatte also die Frau , die ihre Einkäufe einpackte , hatte außerdem an einer Hand eine Leine , an der ein weißer kleiner Hund war .
Als der Mann mit dem Ball und die Autos ungefähr in derselben Höhe waren äh fiel der Ball von dem Mann äh ungefähr nicht äh fiel der Mann des Mannes auf seinen Fuß .
und prallte auf die Straße ab
Der Hund äh der Frau äh riss sich los
und fing an aggressiv auf den Ball zu zurennen .
und riss dabei einige Produkte der Frau um
Das Auto Das blaue Auto machte eine Vollbremsung , um den Hund nicht zu überfahren
Das hintere Auto , welches in einem sehr kurzen Abstand hinterherfuhr , konnte nicht rechtzeitig bremsen
Und fuhr auf das Heck des blauen Autos auf
äh der Mann rannte sofort zur Frau , um ihr zu helfen , die Produkte aufzuheben äh welche zur selben Zeit zu ihrem Hund gerannt war und ihn aufgehoben hatte , damit kein weiterer Schaden passiert
Kurz darauf wurde von den Insassen der beiden Autos die Polizei gerufen
vielen Dank

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# mixtral_th1 #
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Sehr geehrte Damen und Herren ,
ich rufe an wegen des Falls F16.
Als sich der Fall ereignete , stand ich hinten auf dem Parkplatz .
Aus meiner Sicht war die Frau mit dem Hund , die ihre Einkäufe in das Auto packte , links .
Und der Mann , der mit dem Ball spielte , kam von rechts hinten – ja , am Bürgersteig entlang .
Ihn begleitete eine Frau mit einem Kinderwagen .
Im Hintergrund fuhren die beiden Autos , die zusammengestoßen sind , gerade auf den Parkplatz auf .
Das vordere Auto hatte eine blaue Farbe .
Das hintere fuhr in einem sehr knappen Abstand .
Genau die Frau , die ihre Einkäufe einpackte , hatte außerdem an ihrer Hand eine Leine , an der ein weißer kleiner Hund war .
Als der Mann mit dem Ball und die Autos ungefähr auf derselben Höhe waren , fiel der Ball von dem Mann – nein , der Mann fiel mit seinem Fuß auf den Ball und prallte auf die Straße ab .
Der Hund riss sich los und fing an , aggressiv auf den Ball zuzurennen und dabei einige Produkte der Frau umzureißen .
Das blaue Auto machte eine Vollbremsung , um den Hund nicht zu überfahren .
Das hintere Auto , das in einem sehr kurzen Abstand hinterherfuhr , konnte nicht rechtzeitig bremsen und fuhr auf das Heck des blauen Autos auf .
Der Mann rannte sofort zur Frau , um ihr zu helfen , die Produkte aufzuheben , während er zugleich zu seinem Hund gerannt war und ihn hob , um weiteren Schaden zu verhindern .
Kurz darauf wurden von den Insassen der beiden Autos die Polizei gerufen .
Vielen Dank .

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# transgec_th1 #
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Sehr geehrte Damen und Herren
Ich rufe an wegen des Falls F 16.
Äh , als sich der Fall ereignete , stand ich hinten aufm Parkplatz .
Äh , aus meiner Sicht war die Frau mit dem Hund , die ihre Einkäufe in das Auto packte , links .
und der Mann , der mit dem Ball spielte , kam von rechts hinten , äh ja , am Bürgersteig entlanggegangen .
ihn begleitete eine Frau mit einem Kinderwagen .
Im Hintergrund fuhren die beiden Autos , die zusammengestoßen sind , gerade auf den Parkplatz auf
Das vordere Auto hatte eine blaue Farbe .
äh , das Hintere fuhr in einem sehr knappen Abstand .
genau die Frau hatte also die Frau , die ihre Einkäufe einpackte , hatte außerdem an einer Hand eine Leine , an der ein weißer kleiner Hund war .
äh als der Mann mit dem Ball und die Autos ungefähr auf der selben Höhe waren , fiel der Ball von dem Mann äh ungefähr , nee äh fiel der Mann des Mannes auf seinen Fuß .
und prallte auf die Straße ab .
Der Hund äh die Frau äh riss sich los .
und fing an aggressiv auf den Ball zuzurennen .
und riss dabei einige Produkte der Frau um
Das Auto , das blaue Auto , machte eine Vollbremsung , um den Hund nicht zu überfahren .
Das hintere Auto , welches in einem sehr kurzen Abstand hinterherfuhr , konnte nicht rechtzeitig bremsen .
und fuhr auf das Heck des blauen Autos auf
äh der Mann rannte sofort zur Frau , um ihr zu helfen , die Produkte aufzuheben , welche zur selben Zeit zu ihrem Hund gerannt war und ihn aufgehoben hatte , damit kein weiterer Schaden passiert .
Äh , kurz darauf wurde von den Insassen der beiden Autos die Polizei gerufen .
Vielen Dank

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#                              METADATA: DEBI72MR_FSD                             
# ================================================================================
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#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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#
# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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:           DEbi72MR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     15
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ 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: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi72MR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi72MR_fsD
# Created:               2019-02-21
# Tokens:                274
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#