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# ctok #
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ja hallo hier ist DEbi41FT
16 äh meine Nummer ist die 16
ich hatte eine Zeugenaussage geschrieben weil ich Zeugin war
äh an der Uni Potsdam in Golm
das war Haus 17 oder 14 soweit ich weiß
und äh ich wollte das nochmal auf die Mailbox sprechen
also es war so dass ich die Straße überqueren wollte
und äh ich habe eine Frau beobachtet die einen Hund auf dem Arm hatte und ihr Gepäck entladen hat
und äh sie hatte noch eine Einkaufstüte die voll war
und gegenüber ihr war ein Paar welches einen Kinderwagen schub
und der Mann hatte einen Ball
womit er gespielt hat
und äh der Ball ist ihn irgendwann aus der Hand gefallen
und ist über die äh Straße gerollt
wodurch der Hund aufmerksam wurde
und da hingerannt ist
nur das Problem war das genau in dem Moment auch ein blauer PKW äh äh auch auf die Straße fuhr
und genau hinter ihm war auch ein weißer PKW
also somit hat der blaue PKW eine Vollbremsung gemacht
und der weiße ist sozusagen hinten in ihn reingefahren
ja wenn Sie noch Fragen haben können Sie mich jederzeit erreichen

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# mbartgec_th1 #
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Ja hallo , hier ist DE41FT
16 äh meine Nummer ist die 16.
Ich hatte eine Zeugenaussage geschrieben , weil ich Zeugin war
An der Uni Potsdam in Golm
Das war Haus 17 oder 14 , soweit ich weiß
Und äh ich wollte das nochmal auf der Mailbox sprechen .
Also war es so , dass ich die Straße überqueren wollte
Und äh ich habe eine Frau beobachtet , die einen Hund auf dem Arm hatte und ihr Gepäck entladen hat
Und sie hatte noch eine Einkaufstüte , die voll war
Und gegenüber ihr war ein Paar , welches einen Kinderwagen schub
Und der Mann hatte einen Ball
Womit er gespielt hat
Und äh , der Ball ist ihm irgendwann aus der Hand gefallen .
und ist über die äh Straße gerollt
Wodurch der Hund aufmerksam wurde
und da hingerannt ist
nur das Problem war , dass genau in dem Moment auch ein blauer PKW äh äh auch auf die Straße fuhr
Und genau hinter ihm war auch ein weißer PKW .
Also hat der blaue PKW eine Vollbremsung gemacht
Und der weiße ist sozusagen hinten in ihn reingefahren .
Wenn Sie noch Fragen haben können Sie mich jederzeit erreichen

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# mixtral_th1 #
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Ja , hallo hier ist DEbi41FT .
Meine Nummer ist die 16.
Ich habe eine Aussage als Zeugin gemacht , da ich Zeugin war .
An der Uni Potsdam in Golm .
Das war Haus 17 oder 14 , soweit ich weiß .
Und ich wollte das noch einmal auf die Mailbox sprechen .
Also es war so , dass ich die Straße überqueren wollte .
Ich habe eine Frau beobachtet , die einen Hund auf dem Arm hielt und ihr Gepäck entladen hat .
Und sie hatte noch eine volle Einkaufstüte .
Und gegenüber von ihr war ein Paar , das einen Kinderwagen schob .
Und der Mann hatte einen Ball .
Und irgendwann fiel ihm der Ball aus der Hand , mit dem er gespielt hatte .
Wodurch der Hund aufmerksam wurde und über die Straße rollte .
Und er ist darauf zugerast .
Nur das Problem war , dass genau in dem Moment auch ein blauer PKW fast hinten auf den ersten weißen Wagen auffuhr .
Und genau hinter ihm war auch ein weißer PKW .
Also hat der blaue PKW eine Vollbremsung gemacht .
Und der weiße Wagen ist sozusagen von hinten in ihn hineingefahren .
Ja , wenn Sie noch Fragen haben , können Sie mich jederzeit erreichen .

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# transgec_th1 #
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ja hallo hier ist DEbi41FT
16 äh meine Nummer ist die 16
Ich hatte eine Zeugenaussage geschrieben , weil ich Zeugin war .
äh an der Uni Potsdam in Golm
Das war Haus 17 oder 14 , soweit ich weiß .
Und äh ich wollte das nochmal auf die Mailbox sprechen .
also es war so , dass ich die Straße überqueren wollte .
und äh ich habe eine Frau beobachtet , die einen Hund auf dem Arm hatte und ihr Gepäck entladen hat .
und äh , sie hatte noch eine Einkaufstüte , die voll war .
und gegenüber ihr war ein Paar , welches einen Kinderwagen schubste .
und der Mann hatte einen Ball .
womit er gespielt hat
und äh , der Ball ist ihm irgendwann aus der Hand gefallen .
und ist über die äh Straße gerollt .
wodurch der Hund aufmerksam wurde .
und da hingerannt ist .
nur das Problem war , dass genau in dem Moment auch ein blauer PKW äh äh auch auf die Straße fuhr .
Und genau hinter ihm war auch ein weißer PKW .
also somit hat der blaue PKW eine Vollbremsung gemacht .
und der weiße ist sozusagen hinten in ihn reingefahren .
Ja , wenn Sie noch Fragen haben , können Sie mich jederzeit erreichen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI41FT_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:           DEbi41FT
# Language Count:        1
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# 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
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi41FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi41FT_fsD
# Created:               —
# Tokens:                191
# 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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