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# ctok #
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hallo
mein Name ist DEbi60MR
äh ich bin hier gerade bei einem Parkplatz
und äh da gab es jetzt ein ein Unfall zwischen zwei Autos
äh es ist so passiert dass eine Frau mit dem mit ihrem Kinderwagen und ihrem älteren Sohn einen kleinen Weg entlanggegangen sind
der Junge hatte einen Ball in der Hand
und er hat damit gespielt
auf der anderen Seite also auf dem Parkplatz war eine Frau
sie hatte ihre Sachen ausgepackt also ihre Einkäufe
und sie hatte in der einen Hand hatte sie einen Hund
und in diesem Moment äh kamen auch zwei Autos sehr dicht beieinander den Parkplatz entlanggefahren
und dem Jungen ist dann aus Versehen der Ball heruntergefallen
und der ist dann auf die Straße gerollt
und der Hund ist aus Instinkt äh zu dem Ball hingerannt
und da sind ein paar Einkäufe aufn Boden gefallen
und das erste Auto hat schnell reagiert
hat äh gebremst
aber das zweite Auto konnte nicht so schnell reagieren
und ist dem ersten Auto hinten reingefahren
tschüss

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# mbartgec_th1 #
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hallo
Mein Name ist Debi60MR
äh ich bin hier gerade bei einem Parkplatz .
Und äh da gab es jetzt einen ein Unfall zwischen zwei Autos .
Es ist so passiert , dass eine Frau mit ihrem Kinderwagen und ihrem älteren Sohn einen kleinen Weg entlanggegangen sind .
Der Junge hatte einen Ball in der Hand
Und er hat damit gespielt
Auf der anderen Seite also auf dem Parkplatz war eine Frau .
Sie hatte ihre Sachen ausgepackt , also ihre Einkäufe
Und sie hatte in der einen Hand einen Hund
Und in diesem Moment kamen auch zwei Autos sehr dicht beieinander den Parkplatz entlanggefahren
Und dem Jungen ist dann aus Versehen der Ball heruntergefallen
und der ist dann auf die Straße gerollt .
Und der Hund ist aus Instinkt äh an dem Ball hingerannt .
Und da sind ein paar Einkäufe auf den Boden gefallen .
und das erste Auto hat schnell reagiert
Hat äh gebremst
aber das zweite Auto konnte nicht so schnell reagieren
und ist dem ersten Auto hinten reingefahren .
Grüße

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
mein Name ist DEbi60MR .
Äh , ich bin hier gerade an einem Parkplatz und äh , es gab jetzt ein Verkehrsunfall zwischen zwei Autos .
Äh , es ist so passiert , dass eine Frau mit ihrem Kinderwagen und ihrem älteren Sohn einen kleinen Weg entlangging .
Der Junge hatte einen Ball in der Hand und er hat damit gespielt .
Auf der anderen Seite , also auf dem Parkplatz , war eine Frau .
Sie hatte ihre Einkäufe ausgepackt und sie hatte in der einen Hand einen Hund und in diesem Moment
äh kamen auch zwei Autos sehr dicht beieinander den Parkplatz entlanggefahren .
Und dem Jungen ist dann aus Versehen der Ball heruntergefallen und er ist auf die Straße gerollt und der Hund ist aus Instinkt äh zu dem Ball hingerannt .
Und da sind ein paar Einkäufe auf den Boden gefallen .
Das erste Auto hat schnell reagiert und ist äh gebremst , aber das zweite Auto konnte nicht so schnell reagieren und ist dem ersten Auto hinten draufgefahren .
Tschüss .

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# transgec_th1 #
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Hallo
Mein Name ist DEbi60MR .
äh ich bin hier gerade bei einem Parkplatz .
und äh da gab es jetzt einen Unfall zwischen zwei Autos .
äh es ist so passiert , dass eine Frau mit dem Kinderwagen und ihrem älteren Sohn einen kleinen Weg entlanggegangen ist .
Der Junge hatte einen Ball in der Hand .
und er hat damit gespielt .
Auf der anderen Seite also auf dem Parkplatz war eine Frau .
Sie hatte ihre Sachen ausgepackt , also ihre Einkäufe .
und sie hatte in der einen Hand einen Hund .
und in diesem Moment kamen auch zwei Autos sehr dicht beieinander den Parkplatz entlanggefahren .
und dem Jungen ist dann aus Versehen der Ball heruntergefallen .
und der ist dann auf die Straße gerollt .
und der Hund ist aus Instinkt äh zu dem Ball hingerannt .
und da sind ein paar Einkäufe auf den Boden gefallen .
und das erste Auto hat schnell reagiert .
hat äh gebremst
aber das zweite Auto konnte nicht so schnell reagieren .
und ist mit dem ersten Auto hinten reingefahren .
tschüss

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI60MR_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:           DEbi60MR
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Russian [rus] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 192 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi60MR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi60MR_fsD
# Created:               2018-11-02
# Tokens:                170
# 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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# ================================================================================
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