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# ctok #
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äh hallo
äh ich beziehe mich auf den Fall F16 am Montag Morgen den 23. 11.
äh so gegen acht Uhr ist das Ganze passiert
und äh ich habe gesehen dass äh also rechts von mir befand sich ein Pärchen mit einem Babywagen
und äh der Mann hatte einen Ball in der Hand
und hat damit rumgespielt
und gleichzeitig links von mir sah ich ein geparktes Auto
und da befand sich eine Frau die ihren Einkauf äh die hat einen Einkauf getätigt
und wollte ihre Sachen einpacken
und hat einen Hund Hund mit dabei
genau und äh das Pärchen wollte die Straße überqueren
und äh leider äh ist dem Mann das äh der Ball vonner Hand gefallen
und äh die der Ball ist dann die Straße runtergerollt
und der Hund hat drauf reagiert
und äh genau und gleichzeitig äh befanden befand sich ein Auto äh der dann voller Schock äh gebremst hat und äh also eine Vollbremse getätigt
dann hinter ihm war noch ein Auto
also das äh der blaue Auto war vorne
hinten war ein weißes Auto
und genau und dann hat es es leider gekracht
genau

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# mbartgec_th1 #
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äh hallo
Ich beziehe mich auf den Fall F16 am Montagmorgen , den 23.11.
Ach so gegen acht Uhr ist das Ganze passiert .
Und ich habe gesehen , dass also rechts von mir befand sich ein Pärchen mit einem Babywagen .
Und äh .
Der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und hat damit rumgespielt .
Und gleichzeitig sah ich links von mir ein geparktes Auto
Und da befand sich eine Frau , die ihren Einkauf getätigt hat . Die hat einen Einkauf getätigt
und wollte ihre Sachen einpacken .
und hat einen Hund mit dabei .
Genau und äh das Pärchen wollte die Straße überqueren
Und äh leider ist dem Mann , der den Ball von deiner Hand gefallen hat , leider nicht .
Und ähnlich ist dann die Straße runtergerollt .
Und der Hund hat darauf reagiert .
Und genau und gleichzeitig befand sich ein Auto , das dann voller Schock gebremst hat und äh also eine Vollbremse getätigt hatte .
Dann hinter ihm war noch ein Auto
Also , das ähne Auto war vorne
hinten war ein weißes Auto
Und dann hat es leider gekracht
genau

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# mixtral_th1 #
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Ah , ich beziehe mich auf den Fall F16 am Montagmorgen , den 23.11.
Ah , so gegen acht Uhr ist das Geschehen passiert .
Und ah , ich habe gesehen , dass ah rechts von mir ein Paar mit einem Kinderwagen war .
Und ah , der Mann hatte einen Ball in der Hand und hat damit herumgespielt .
Und gleichzeitig sah ich links von mir ein geparktes Auto ,
Und da befand sich eine Frau , die ihren Einkauf erledigte .
Sie hat einen Hund dabei .
Genau , und ah , das Paar wollte die Straße überqueren .
Und ah , leider ist dem Mann der Ball von der Hand gefallen
Und die Kugel rollte die Straße hinunter .
Und der Hund reagierte darauf .
Ah , genau und gleichzeitig befand sich ein Auto dahinter , das stark abgebremst hat und eine Vollbremsung durchführte .
Hinter ihm war noch ein Auto ,
Das heißt , das blaue Auto war vorne ,
Hinten war ein weißes Auto ,
Und genau , dann ist es leider gekracht .
Genau .

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# transgec_th1 #
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äh hallo
Äh , ich beziehe mich auf den Fall F16 am Montagmorgen , den 23.11.
äh so gegen acht Uhr ist das Ganze passiert .
und äh ich habe gesehen , dass sich äh also rechts von mir ein Pärchen mit einem Babywagen befand .
und äh , der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und hat damit rumgespielt .
und gleichzeitig sah ich links von mir ein geparktes Auto .
und da befand sich eine Frau , die ihren Einkauf äh , die hat einen Einkauf getätigt .
und wollte ihre Sachen einpacken .
und hat einen Hund und einen Hund mit dabei .
genau und äh , das Pärchen wollte die Straße überqueren .
und äh leider ist dem Mann äh der Ball von der Hand gefallen .
und äh , der Ball ist dann die Straße runtergerollt .
und der Hund hat drauf reagiert .
und äh genau und gleichzeitig befand sich ein Auto , äh das dann voller Schock äh gebremst hat und äh also eine Vollbremse getätigt hat .
Dann war hinter ihm noch ein Auto .
also das äh der blaue Auto war vorne .
Vorne war ein weißes Auto .
und genau dann hat es leider gekracht .
genau

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI08FT_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:           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_fsD.exb
# Original ID:           DEbi08FT_fsD
# Created:               2018-11-30
# Tokens:                188
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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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