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# ctok #
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ja hallo
äh ich wollte eine äh Aussagen machen zum Fall 16
äh und zwar äh ich war halt genau äh am Tatort äh genau äh oh ja am Unfallort
und da war ein äh da war ein Pärchen mit einem Kinderwagen
der Mann hatte mit einem Fußball gespielt
und hat äh den Ball dann aus Versehen fallen gelassen
und der Ball ist dann genau auf den auf den Parkplatz gefallen da wo dann plötzlich ein Auto
also es kam dann ein Auto
äh und der Fahrer äh Fahrer konnte dann nicht rechtzeitig abbremsen
also es war glaube ich für ihn einfach ein ja äh so ein Schock plötzlich den Ball zu sehen
und konnte dann halt nicht rechtzeitig abbremsen
und dahinter kam dann direkt ein äh weiteres Auto
äh der dann
der Fahrer konnte dann nicht
äh weil der vordere äh Fahrer nicht äh plötzlich abgebremst hat konnte dann der andere Fahrer nicht rechtzeitig abbremsen
und ist dann in das äh Auto reingefahren
äh genau
und dann äh hat dann der Mann seinen Ball wieder genommen
und da war noch auf dem Parkplatz eine Frau die äh äh äh Lebensmittel aus dem Kofferraum entleert hat
äh und sie hatte auch einen Hund dabei
der war dann auch äh hatte dann auch auf einmal Panik bekommen
und hat angefangen zu bellen
und der Mann ist dann auch äh der den der mit seiner Frau äh auf den Parkplatz gegangen ist äh ist dann zu der äh einen Frau äh am Auto hingegangen
und hat ihr dann geholfen äh die Sachen die sie dann aus Versehen fallen gelassen hat äh aufzuheben genau
und ja
das war es

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# mbartgec_th1 #
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Ja hallo
Ich wollte eine äh Aussagen machen zum Fall 16.
Und zwar war ich halt genau äh am Tatort äh genau äh oh ja am Unfallort .
Und da war ein äh da war ein Pärchen mit einem Kinderwagen .
Der Mann hatte mit einem Fußball gespielt
Und hat dann aus Versehen den Ball fallen gelassen
Und der Ball ist dann genau auf den Parkplatz gefallen , da wo dann plötzlich ein Auto fällt .
Also kam dann ein Auto
Und der Fahrer ähne Fahrer konnte dann nicht rechtzeitig abbremsen
also es war glaube ich für ihn einfach ein ja äh so ein Schock , plötzlich den Ball zu sehen .
und konnte dann halt nicht rechtzeitig abbremsen .
Und dahinter kam dann direkt ein äh weiteres Auto .
Und dann
Der Fahrer konnte dann nicht
Weil der andere Fahrer nicht äh plötzlich abgebremst hat konnte dann der andere Fahrer nicht rechtzeitig abbremsen .
und ist dann in das Auto reingefahren .
Genau
Und dann hat dann der Mann seinen Ball wieder genommen
Und da war noch auf dem Parkplatz eine Frau , die äh äh . Lebensmittel aus dem Kofferraum entleert hat
Und sie hatte auch einen Hund dabei .
Das war dann auch , hatte dann auch auf einmal Panik bekommen
und hat angefangen zu bellen
Und der Mann ist dann auch äh der , der mit seiner Frau auf den Parkplatz gegangen ist äh ist dann zu der äh einer Frau äh am Auto hingegangen .
Und hat ihr dann geholfen , die Sachen , die sie dann aus Versehen fallen gelassen hat , genau aufzuheben ?
Und ja
Das war es

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# mixtral_th1 #
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äh ich wollte eine Äußerung zum Fall 16 machen ,
äh und zwar , äh ich war genau am Tatort , äh genau am Unfallort .
Und da war ein äh Paar mit einem Kinderwagen ,
der Mann hatte mit einem Fußball gespielt und hat äh den Ball dann aus Versehen fallen gelassen .
Und der Ball ist dann genau auf den Parkplatz gefallen , da wo plötzlich ein Auto
also es kam dann ein Auto ,
eahm Fahrer konnte dann nicht rechtzeitig abbremsen , also ich glaube , für ihn war es einfach ein äh so ein Schock , plötzlich den Ball zu sehen und er konnte dann halt nicht rechtzeitig abbremsen .
Und dahinter kam dann direkt ein weiteres Auto , der Fahrer konnte dann nicht , weil der vordere Fahrer nicht plötzlich abgebremst hat , konnte dann der andere Fahrer nicht rechtzeitig abbremsen und ist dann in das äh Auto rein gefahren .
Ähm , dann äh hat der Mann seinen Ball wieder genommen ,
und da war noch auf dem Parkplatz eine Frau , die äh Lebensmittel aus dem Kofferraum entladen hatte .
Äh , sie hatte auch einen Hund dabei , der hatte dann auch plötzlich Panik bekommen und hat angefangen zu bellen .
Und der Mann ist dann auch äh der , der mit seiner Frau auf den Parkplatz gegangen ist , äh ist dann zu der Frau am Auto hingegangen und hat ihr geholfen , die Sachen , die sie dann aus Versehen fallen gelassen hatte , aufzuheben .
Ja , das war es .

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# transgec_th1 #
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Ja hallo
äh ich wollte eine äh Aussage zum Fall 16 machen .
äh und zwar äh ich war halt genau am Tatort äh genau äh oh ja am Unfallort .
und da war ein , äh da war ein Pärchen mit einem Kinderwagen .
Der Mann hatte mit einem Fußball gespielt .
und hat äh den Ball dann aus Versehen fallen gelassen .
und der Ball ist dann genau auf den auf den Parkplatz gefallen , wo dann plötzlich ein Auto
also kam dann ein Auto .
äh und der Fahrer äh Fahrer konnte dann nicht rechtzeitig abbremsen
also es war glaube ich für ihn einfach ein ja äh so ein Schock , plötzlich den Ball zu sehen .
und konnte dann halt nicht rechtzeitig abbremsen .
und dahinter kam dann direkt ein äh weiteres Auto .
äh , dann
Der Fahrer konnte dann nicht
äh weil der vordere Fahrer nicht äh plötzlich abgebremst hat , konnte dann der andere Fahrer nicht rechtzeitig abbremsen
und ist dann in das äh Auto reingefahren .
äh genau .
und dann äh hat dann der Mann seinen Ball wieder genommen .
und da war noch auf dem Parkplatz eine Frau , die äh äh äh Lebensmittel aus dem Kofferraum entleert hat .
äh und sie hatte auch einen Hund dabei .
Der war dann auch äh hatte dann auch auf einmal Panik bekommen .
und hat angefangen zu bellen .
und der Mann ist dann auch äh der , der mit seiner Frau äh auf den Parkplatz gegangen ist , äh ist dann zu der äh einen Frau äh am Auto hingegangen .
und hat ihr dann geholfen , äh die Sachen , die sie dann aus Versehen fallen gelassen hat , äh aufzuheben .
Und ja ,
Das war es .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI12FT_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:           DEbi12FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     25
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# 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: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 132 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Italian [ita] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi12FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi12FT_fsD
# Created:               2018-11-30
# Tokens:                276
# Clauses:               26
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#