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# ctok #
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ja hallo guten Tag
und zwar äh war ich habe ich heute einen Unfall mit beobachten können leider
und äh wollte jetzt eine Zeugenaussage machen
äh ich lief die Straße entlang
und auf einmal fuhr ein weißes Auto rein
dahinter ein blaues Auto
das blaue Auto ist ins weiße Auto sozusagen reingefahren reingekracht
äh das weiße Auto äh ist schnell hat ist hat schnell bremsen
da des wenn man kein Führerschein hat da ein Mann dem Ball fallen lassen hat
und der ist dann sozusagen auf dem Weg wo das weiße Auto fahren wollte rüberrollen
und äh auf der anderen Straßenseite war eine Dame mit einem Hund
und der Hund hat dann äh den Mann angebellt sozusagen
und deswegen ist das weiße Auto wahrscheinlich stehen geblieben
bevor jetzt äh irgendwas anderes schlimmeres passiert
ja

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# mbartgec_th1 #
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Ja hallo guten Tag
Und zwar habe ich heute einen Unfall mit beobachten können , leider
Und äh wollte jetzt eine Zeugenaussage machen .
Ich lief die Straße entlang .
Und auf einmal fuhr ein weißes Auto rein .
Dahinter ein blaues Auto
Das blaue Auto ist ins weiße Auto sozusagen reingefahren , reingekracht
Das weiße Auto ist schnell , hat es schnell
Da ist es , wenn man keinen Führerschein hat , wenn ein Mann den Ball fallen lassen hat
Und der ist dann sozusagen auf dem Weg , wo das weiße Auto fahren wollte . Runterrollen
Und äh auf der anderen Straßenseite war eine Dame mit einem Hund .
Und der Hund hat dann äh den Mann angebellt sozusagen
Und deswegen ist das weiße Auto wahrscheinlich stehen geblieben
bevor jetzt irgendwas anderes schlimmes passiert .
Ja

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# mixtral_th1 #
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Ja , hallo , guten Tag ,
und zwar , äh , ich habe heute einen Unfall beobachten können .
Leider .
Und äh , wollte jetzt eine Zeugenaussage machen :
Ich lief die Straße entlang ,
und auf einmal fuhr ein weißes Auto ein ,
dahinter ein blaues Auto .
Das blaue Auto ist ins weiße Auto hineingefahren - eingekracht .
Äh , das weiße Auto - äh , es bremste schnell und ist heftig abgebremst .
Da - wenn man keinen Führerschein hat - da ließ ein Mann den Ball fallen ,
und der rollte auf die Stelle , wo das weiße Auto fahren wollte , hinüber .
Und äh , auf der anderen Straßenseite war eine Dame mit einem Hund ,
und der Hund hat dann ähm den Mann angeknurrt - sozusagen angebellt .
Und deswegen ist das weiße Auto wahrscheinlich stehen geblieben ,
bevor jetzt äh irgendetwas anderes Schlimmeres passiert .
Ja .

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# transgec_th1 #
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Ja hallo , guten Tag
und zwar äh war ich , ich habe heute einen Unfall mit beobachten können . Leider
und äh wollte jetzt eine Zeugenaussage machen .
äh ich lief die Straße entlang
und auf einmal fuhr ein weißes Auto rein .
dahinter ein blaues Auto
Das blaue Auto ist ins weiße Auto sozusagen reingefahren , reingekracht .
äh das weiße Auto , äh ist schnell , hat schnell gebremst .
da , wenn man keinen Führerschein hat , da ein Mann den Ball fallen lassen hat .
und der ist dann sozusagen auf dem Weg , wo das weiße Auto fahren wollte , rüberrollen .
und äh auf der anderen Straßenseite war eine Dame mit einem Hund .
Und der Hund hat dann äh den Mann sozusagen angebellt .
und deswegen ist das weiße Auto wahrscheinlich stehen geblieben .
bevor jetzt äh irgendetwas anderes Schlimmes passiert
ja

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI52FT_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:           DEbi52FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     19
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. Turkish [tur] — L2
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi52FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi52FT_fsD
# Created:               —
# Tokens:                134
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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