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# ctok #
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hallo Ezgi
hier ist DEbi08FT
äh weiß nicht was gerade passiert ist
ich habe das erste Mal in meinem Leben eine Zeugenaussage getroffen
und zwar äh war ich auf der Straße
wollte in die Uni
und dann sah ich halt rechts von mir so ein Pärchen okay
und sie wollten die Straße überqueren
und der Mann hatte einen Ball in der Hand
und hat damit gespielt
genau und gerade als sie die Straße überqueren wollten fiel dem Mann der Ball äh aus der Hand
genau auf der anderen Seite befand sich so eine Frau
und die hat ihren Einkauf eingepackt in ihren Auto
und hatte ein Hund anner Leine
genau und dann sieht der Hund den Ball
und reagiert drauf ne
ist ja so üblich
kennt man ja ne
und dann äh ist der ist also ist der Hund auf den Ball zugerannt
und gerade in dem Augenblick ja kommt ein Auto
und wollte vorbeifahren
sieht da sieht den Hund
und macht eine Vollbremse
und hinter ihm war auch ein Auto
der Arme der ist dann in ihn reingefahren
ja also aber ich hatte wirklich Angst um den Hund
aber es ist zum Glück nichts passiert
ja so war es

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# mbartgec_th1 #
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hallo Ezgi
hier ist DE08FT
Ich weiß nicht was gerade passiert ist .
Ich habe das erste Mal in meinem Leben eine Zeugenaussage getroffen
Und zwar war ich auf der Straße ,
wollte in die Uni
Und dann sah ich halt rechts von mir so ein Pärchen okay
Und sie wollten die Straße überqueren
Und der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und hat damit gespielt
genau und gerade als sie die Straße überqueren wollten fiel dem Mann der Balläh aus der Hand .
Genau auf der anderen Seite befand sich so eine Frau
Und die hat ihren Einkauf eingepackt in ihr Auto
und hatte einen Hund neben der Leine
genau und dann sieht der Hund den Ball
und reagiert darauf ne
ist ja so üblich
kennt man ja ne
Und dann ist der Hund drin , also ist der Hund auf dem Ball getragen
Und gerade in dem Augenblick kommt ein Auto .
Und wollte vorbeifahren
sieht man da den Hund
und macht eine Vollbremse
Und hinter ihm war auch ein Auto .
Die Arme , die sind dann in ihn reingefahren
Ja also aber ich hatte wirklich Angst um den Hund .
aber es ist zum Glück passiert nichts .
ja so war es

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# mixtral_th1 #
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Hallo Ezgi ,
hier ist DEbi08FT .
Ich weiß nicht genau , was gerade passiert ist .
Ich habe eben zum ersten Mal in meinem Leben eine Aussage gemacht .
Und zwar , ich war auf der Straße ,
wollte eigentlich zur Uni ,
als ich ein Pärchen sah , äh , rechts neben mir .
Sie wollten die Straße überqueren .
Der Mann hielt einen Ball in der Hand und spielte damit .
Genau in dem Moment , als sie die Straße überqueren wollten , fiel dem Mann der Ball aus der Hand .
Er rollte auf die andere Seite der Straße , genau vor ein Auto .
Dort stand eine Frau , die ihr Einkauf in ihren Wagen verstaute und einen Hund an der Leine hatte .
In dem Augenblick , als der Hund den Ball sah , reagierte er sofort .
Er rannte also direkt auf den Ball zu .
Und genau in diesem Moment kam ein Auto angefahren und wollte an uns vorbeifahren .
Der Fahrer sah den Hund und bremste stark ab .
Leider fuhr dahinter ein weiteres Auto , das nicht rechtzeitig bremsen konnte und in das erste Auto krachte .
Ich muss sagen , ich hatte wirklich Angst um den Hund , aber zum Glück ist nichts passiert .
So ungefähr war es .

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# transgec_th1 #
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Hallo Ezgi
hier ist DEbi08FT
äh weiß nicht , was gerade passiert ist .
Ich habe das erste Mal in meinem Leben eine Zeugenaussage getroffen .
Und zwar war ich auf der Straße .
wollte in die Uni
und dann sah ich halt rechts von mir so ein Pärchen okay .
und sie wollten die Straße überqueren .
und der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und hat damit gespielt .
genau und gerade als sie die Straße überqueren wollten , fiel dem Mann der Ball äh aus der Hand .
genau auf der anderen Seite befand sich so eine Frau .
und die hat ihren Einkauf in ihr Auto eingepackt .
und hatte einen Hund eine andere Leine .
genau und dann sieht der Hund den Ball .
und reagiert darauf nein .
ist ja so üblich .
kennt man ja ne ?
und dann äh ist der , also ist der Hund auf den Ball zugerannt .
und gerade in dem Augenblick kommt ja ein Auto .
und wollte vorbeifahren .
sieht da den Hund
und macht eine Vollbremse .
und hinter ihm war auch ein Auto .
Der Arme der ist dann in ihn reingefahren .
ja also , aber ich hatte wirklich Angst vor dem Hund .
aber es ist zum Glück nichts passiert .
Ja , so war es .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI08FT_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_03
# Original ID:           task_03
#
#   Title:
#     informal-spoken: voice message (via WhatsApp) to a friend
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an einen Freund
#
#   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 […] okay, so now, imagine that you send a voicemessage to [name] to
#     tell [him/her] what  happened. In this App, you just record it like this.
#
# 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:       spoken
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi08FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     26
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi08FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi08FT_isD
# Created:               2018-11-30
# Tokens:                200
# Clauses:               28
#
# ================================================================================
#                                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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#