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# ctok #
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äh hallo hier ist DEbi88FT
äh ich wollte die Zeugenaussage machen zu dem Unfall den ich letztens gesehen habe
äh und zwar war es so dass auf der einen Straßenseite eine Familie mit Kinderwagen entlanggelaufen ist
und auf der anderen Straßenseite eine Frau mit ihrem Hund gerade ihren Einkauf in den Kofferraum eingepackt hat
und als dann die Familie genau und ach so bei der Familie war eben also der Vater hatte einen Ball in der Hand
und hat mit dem gespielt
und als die Familie dann eben die Straße überqueren wollte äh ist dem Mann eben der Ball aus der Hand gefallen
und die der Ball ist auf die Straße gerollt
woraufhin dann eben der Hund äh der Frau äh dem Ball hinterhergerannt ist
und eben auf die Straße hinterhergerannt ist
und zur gleichen Zeit äh war eben ein Auto auch auf der Straße
und musste dann eben wegen dem Hund äh abrupt anhalten
und hinter dem Auto war dann eben noch ein zweites Auto äh das dann eben in das erste Auto hineingefahren ist weil es eben dann so abrupt angehalten hat
genau

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# mbartgec_th1 #
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äh hallo hier ist DEbi88FT
äh ich wollte die Zeugenaussage machen zu dem Unfall , den ich letztens gesehen habe
Und zwar war es so , dass auf der einen Straßenseite eine Familie mit Kinderwagen entlanggelaufen ist .
Und auf der anderen Straßenseite eine Frau mit ihrem Hund gerade ihren Einkauf in den Kofferraum eingepackt hat
und als dann die Familie genau und ach so bei der Familie war , war eben also der Vater mit einem Ball in der Hand
und hat mit dem gespielt .
Und als die Familie dann eben die Straße überqueren wollte , ist dem Mann eben der Ball aus der Hand gefallen .
Und der Ball ist auf die Straße gerollt .
woraufhin dann eben der Hund äh der Frau äh dem Ball hinterhergerannt ist .
und eben auf der Straße hinterhergerannt ist
Und zur gleichen Zeit war eben ein Auto auch auf der Straße .
und musste dann eben wegen des Hundes äh abrupt anhalten
Und hinter dem Auto war dann eben noch ein zweites Auto , das dann eben in das erste Auto hineingefahren ist , weil es eben dann so abrupt angehalten hat
genau

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# mixtral_th1 #
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Hallo , hier ist DEbi88FT .
Ich möchte eine Aussage als Zeuge zu dem Unfall machen , den ich vor kurzem beobachtet habe .
Folgendes ist passiert : Auf der einen Straßenseite lief eine Familie mit Kinderwagen entlang .
Auf der anderen Straßenseite packte eine Frau ihren Einkauf gerade in den Kofferraum ein , während ihr Hund dabei war .
Als die Familie dann genau in dem Moment die Straße überqueren wollte , fiel dem Mann , der einen Ball in der Hand hielt , dieser aus Versehen herunter .
Der Ball rollte auf die Straße , woraufhin der Hund der Frau dem Ball hinterherjagte und ebenfalls auf die Straße lief .
Zur gleichen Zeit fuhr ein Auto auf der Straße , das abrupt wegen des Hundes anhalten musste .
Und hinter diesem Auto fuhr noch ein weiteres Auto , das in das erste Auto hineinfuhr , weil es so plötzlich angehalten hatte .
Genau .

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# transgec_th1 #
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äh hallo hier ist DEbi88FT
äh ich wollte die Zeugenaussage machen zu dem Unfall , den ich letztens gesehen habe .
äh und zwar war es so , dass auf der einen Straßenseite eine Familie mit Kinderwagen entlanggelaufen ist .
und auf der anderen Straßenseite eine Frau mit ihrem Hund gerade ihren Einkauf in den Kofferraum eingepackt hat .
und als dann die Familie genau und ach so bei der Familie war , also hatte der Vater eben einen Ball in der Hand .
und hat mit dem gespielt .
Und als die Familie dann eben die Straße überqueren wollte , ist dem Mann eben der Ball aus der Hand gefallen .
und der Ball ist auf die Straße gerollt .
woraufhin dann eben der Hund äh die Frau äh der Ball hinterhergerannt ist .
und eben auf der Straße hinterhergerannt ist .
und zur gleichen Zeit war eben ein Auto auch auf der Straße .
und musste dann eben wegen des Hundes äh abrupt anhalten .
und hinter dem Auto war dann eben noch ein zweites Auto , das dann eben in das erste Auto hineingefahren ist , weil es eben dann so abrupt angehalten hat .
genau

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI88FT_FSD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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#
# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEbi88FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Italian [ita] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi88FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi88FT_fsD
# Created:               2019-08-29
# Tokens:                185
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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