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# ctok #
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äh ich bin die Fallnummer F16
und ich habe eben als Zeugin diesen Vorfall miterlebt
äh ich stand hier auf der Straße
und habe nebenbei gesehen wie der Herr mit seiner Frau äh die Straße entlanggegangen ist so mit seinem Fußball gespielt hat
als er die Straße überqueren wollte äh sein der Fußball auf die Straße gefallen
und gegenüber waren äh der Hund und die andere Dame
die hat ihren Einkauf eingeräumt
und äh der Hund ist dann auch auf die Straße gelaufen
im gleichen Moment ist dann ein blaues Auto äh wollte dann die wollte ein blaues Auto die Straße äh durchfahren
musste aber bremsen um den Hund und äh um den Hund nicht zu äh überfahren
genau und äh hinter diesem blauen Auto war da noch ein anderes weißes Auto
und das musste ebenfalls bremsen
hat dann aber in dem Moment viel zu langsam gebremst
so ist dann in das blaue Auto reingefallen
äh der Herr mit dem weißen T-Shirt und dem Ball ist dann gleich zur Hilfe geeilt
hat erstmal der Dame mit dem Einkauf geholfen
die Äpfel aufgesammelt
und ist dann äh gleich auch zu den zwei Männern die neben dem Auto standen hingegangen
und äh hat sich dann mit denen unterhalten
und dann haben sie schon vorher gemeinsam die Polizei angerufen
das ist das was ich äh mitbekommen habe

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# mbartgec_th1 #
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Ich bin die Fallnummer F16.
Und ich habe eben als Zeugin diesen Vorfall miterlebt
äh ich stand hier auf der Straße
und habe nebenbei gesehen wie der Herr mit seiner Frau äh die Straße entlanggegangen ist und so mit ihrem Fußball gespielt hat .
als er die Straße überqueren wollte , dann ist der Fußball auf die Straße gefallen .
Und gegenüber waren äh der Hund und die andere Dame .
Die hat ihren Einkauf eingeräumt
Und äh , der Hund ist dann auch auf die Straße gelaufen .
im gleichen Moment ist dann ein blaues Auto äh . Dann wollte ein blaues Auto die Straße äh durchfahren
musste aber bremsen für den Hund und ähnen , um den Hund nicht zu überfahren
Genau und äh hinter diesem blauen Auto war da noch ein anderes weißes Auto
Und das musste ebenfalls bremsen
hat dann aber in dem Moment viel zu langsam gebremst
So ist dann in das blaue Auto reingefallen
Ah , der Herr mit dem weißen T-Shirt und dem Ball ist dann gleich zur Hilfe gekommen .
Hat erstmal der Dame mit dem Einkauf geholfen
Die Äpfel aufgesammelt
und ist dann gleich auch zu den zwei Männern die neben dem Auto standen hingegangen
Und hat sich dann mit denen unterhalten
Und dann haben sie schon vorher gemeinsam die Polizei angerufen
Das ist das was ich äh mitbekommen habe

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# mixtral_th1 #
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Ah , ich bin Zeugin der Vorfall Fallnummer F16 und habe gerade Folgendes beobachtet :
Ich stand hier auf der Straße und sah nebenbei zu , wie der Herr mit seiner Frau die Straße entlangging , während er mit seinem Ball spielte .
Als er die Straße überqueren wollte , fiel sein Ball auf die Straße .
Gleichzeitig war dort gegenüber eine Dame mit einem Hund , die ihr Einkauf hereinräumte .
Plötzlich lief der Hund auch auf die Straße .
In diesem Moment wollte ein blaues Auto die Straße durchfahren , musste aber bremsen , um den Hund nicht zu überfahren .
Genau hinter diesem blauen Auto fuhr noch ein anderes weißes Auto , das ebenfalls bremsen musste .
Es bremste jedoch viel zu langsam und fuhr in das blaue Auto hinein .
Ein Herr mit einem weißen T-Shirt und Ball eilte sofort zur Hilfe , half zunächst der Dame mit dem Einkauf , die Äpfel aufzusammeln , und ging dann auch zu den beiden Männern , die neben dem Auto standen .
Er unterhielt sich mit ihnen , und schon vorher hatten sie gemeinsam die Polizei gerufen .
Das ist alles , was ich beobachtet habe .

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# transgec_th1 #
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äh ich bin die Fallnummer F16
und ich habe eben als Zeugin diesen Vorfall miterlebt .
äh ich stand hier auf der Straße .
und habe nebenbei gesehen , wie der Herr mit seiner Frau äh die Straße entlanggegangen ist und so mit seinem Fußball gespielt hat .
als er die Straße überqueren wollte , ist sein Fußball auf die Straße gefallen .
und gegenüber waren äh der Hund und die andere Dame .
Die hat ihren Einkauf eingeräumt .
und äh , der Hund ist dann auch auf die Straße gelaufen .
Im gleichen Moment ist dann ein blaues Auto äh wollte , dann wollte ein blaues Auto die Straße äh durchfahren .
musste aber bremsen , um den Hund und äh , um den Hund nicht zu überfahren .
genau und äh hinter diesem blauen Auto war da noch ein anderes weißes Auto .
und das musste ebenfalls bremsen .
hat dann aber in dem Moment viel zu langsam gebremst .
so ist sie dann in das blaue Auto reingefallen .
Äh , der Herr mit dem weißen T-Shirt und dem Ball ist dann gleich zur Hilfe geeilt .
hat erstmal der Dame mit dem Einkauf geholfen .
die Äpfel aufgesammelt
und ist dann äh gleich auch zu den zwei Männern , die neben dem Auto standen , hingegangen .
und äh hat sich dann mit denen unterhalten .
und dann haben sie schon vorher gemeinsam die Polizei angerufen .
Das ist das , was ich äh mitbekommen habe .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI38FT_FSD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                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:           DEbi38FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Spanish (Castilian) [spa] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
#     2. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 216 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi38FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi38FT_fsD
# Created:               2019-07-10
# Tokens:                224
# 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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#