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# ctok #
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ich habe ein junges Paar gesehen das auf dem Bürgersteig entlangelaufen ist
und es schien ein junges Paar zu sein
die Frau hatte ein Kinderwagen bei sich
und der Mann einen Ball
der Mann hatte ein Basecap auf
und hat diesen Ball gedribbelt vor sich hin
und sie sind über ein Parkplatz gelaufen
und als sie die Straße überqueren wollten äh verlor der Mann die Kontrolle über den Ball
und der Ball ist auf ein parkendes Auto zugerollt vor dem eine Frau stand die gerade ihren Einkauf in den Kofferraum packte
und neben ihr ihr kleiner schwarzer Hund
und der Hund reagierte auf diesen zurollenden Ball
und sprang ihm entgegen
und rannte über die Straße
und in dem Moment wo der Hund auf den Ball zugerannt ist kamen zwei Autos die diese Straße entlangfahren wollten
und äh als Reaktion auf diesen Hund der über die Straße rannte bremste das vordere Auto um den Hund nicht zu überfahren
und das hintere Auto konnte nicht so schnell reagieren
und versuchte zu bremsen
aber es war zu spät
und ist dann in das Vordere hineingefahren
und es war keiner verletzt
und die beiden Autofahrer sind auch sofort ausgestiegen
und es schien so als ob der vordere Autofahrer zuerst auf den Mann mit dem Basecap zurennen wollte und ihn schuldig machen wollte
aber als er gesehen hat dass er der Frau mit dem Einkauf half ihn wieder einzuräumen und sich um die Frau kümmerte äh ist er zu dem hinteren Autofahrer gelaufen um mit ihm über die Lage zu reden
und die haben dann auch sofort die Polizei angerufen
und als der Mann mit dem Basecap der Frau zuende geholfen hatte den Einkauf in die Tüte zu packen ist er dann auch zu den beiden Autofahrern gegangen
und wollte sich informieren äh wie wie die Lage war
also es schien so als ob er sich der Schuld bewusst sei und als er irgendwie helfen wollte
und während der ganzen Situation stand die Frau einfach abseits mit ihrem Kinderwagen von der Situation
und nur der Mann mit dem Basecap hatte sich um die Leute gekümmert

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# mbartgec_th1 #
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Ich habe ein junges Paar gesehen , das an dem Bürgersteig entlanglaufen ist
Und es schien ein junges Paar zu sein .
Die Frau hatte einen Kinderwagen bei sich
und der Mann einen Ball
Der Mann hatte einen Basecap auf
und hat diesen Ball gedribbelt vor sich hin
Und sie sind über einen Parkplatz gelaufen .
Und als sie die Straße überqueren wollten , verlor der Mann die Kontrolle über den Ball .
und der Ball ist auf ein parkendes Auto zugerollt , vor dem eine Frau stand , die gerade ihren Einkauf in den Kofferraum packte
Und neben ihr ihr kleiner schwarzer Hund
und der Hund reagierte auf diesen rollenden Ball .
und sprang ihm entgegen
und rannte über die Straße
Und in dem Moment , wo der Hund auf den Ball gelegt ist , kamen zwei Autos , die diese Straße entlangfahren wollten
Und als Reaktion auf diesen Hund , der über die Straße rannte bremste das vordere Auto , um den Hund nicht zu überfahren .
Und das hintere Auto konnte nicht so schnell reagieren
und versuchte zu bremsen :
aber es war zu spät
und ist dann in das Vordere hineingefahren .
Und es war keiner verletzt
Und die beiden Autofahrer sind auch sofort ausgestiegen .
und es schien so , als ob der vordere Autofahrer zuerst auf den Mann mit dem Basecap zurennen wollte und ihn schuldig machen wollte
aber als er gesehen hat , dass er der Frau mit dem Einkauf half , und sich um die Frau kümmerte , ist er zu dem hinteren Autofahrer gelaufen , um mit ihm über die Lage zu reden .
Und die haben dann auch sofort die Polizei angerufen .
Und als der Mann mit dem Basecap der Frau zu Ende geholfen hatte den Einkauf in die Tüte zu packen , ist er dann auch zu den beiden Autofahrern gegangen .
und wollte sich informieren , darüber wie die Lage war .
Es schien also , als ob er sich der Schuld bewusst sei und als ob er irgendwie helfen wollte
Und während der ganzen Situation stand die Frau einfach abseits mit ihrem Kinderwagen von der Situation .
und nur der Mann mit dem Basecap hatte sich um die Leute gekümmert

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# mixtral_th1 #
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Ich habe ein junges Paar gesehen , das auf dem Bürgersteig entlanglief .
Es schien ein junges Paar zu sein .
Die Frau hatte einen Kinderwagen bei sich , und der Mann führte einen Ball mit sich .
Der Mann trug ein Basecap und dribbelte den Ball vor sich her .
Sie liefen über einen Parkplatz und wollten die Straße überqueren .
In dem Moment , als der Mann die Kontrolle über den Ball verlor und dieser auf ein parkendes Auto z rollte , an dem eine Frau stand , die ihren Einkauf in den Kofferraum packte , reagierte ihr kleiner schwarzer Hund auf den Ball und rannte über die Straße .
Zu dem Zeitpunkt , als der Hund dem Ball hinterherrannte , kamen zwei Autos , die die Straße entlangfahren wollten .
Das vordere Auto bremste , um den Hund nicht zu überfahren , doch das hintere Auto reagierte zu spät und fuhr auf das vordere Auto auf .
Zum Glück wurde niemand verletzt .
Sowohl die beiden Autofahrer als auch der Mann mit dem Basecap stiegen sofort aus .
Der vordere Autofahrer schien zunächst den Mann mit dem Basecap zur Rede stellen zu wollen , doch als er sah , dass dieser der Frau half , ihr Einkauf wieder einzuräumen und sich um sie kümmerte , lief er zum Fahrer des hinteren Autos , um über die Situation zu sprechen .
Sie riefen sofort die Polizei .
Nachdem der Mann mit dem Basecap der Frau geholfen hatte , den Einkauf in die Tüte zu packen , ging er zu den beiden Autofahrern , um sich nach ihrer Lage zu erkundigen .
Es schien so , als ob er sich der Schuld bewusst sei und helfen wollte .
Während der gesamten Situation stand die Frau einfach abseits mit ihrem Kinderwagen .
Nur der Mann mit dem Basecap kümmerte sich um die Beteiligten .

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# transgec_th1 #
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Ich habe ein junges Paar gesehen , das auf dem Bürgersteig entlanglaufen ist .
und es schien ein junges Paar zu sein .
Die Frau hatte einen Kinderwagen bei sich .
und der Mann einen Ball
Der Mann hatte einen Basecap auf .
und hat diesen Ball vor sich hin gedribbelt .
und sie sind über einen Parkplatz gelaufen .
Und als sie die Straße überqueren wollten , verlor der Mann die Kontrolle über den Ball .
und der Ball ist auf ein parkendes Auto zugerollt , vor dem eine Frau stand , die gerade ihren Einkauf in den Kofferraum packte .
und neben ihr ihr kleiner schwarzer Hund .
und der Hund reagierte auf diesen zurollenden Ball .
und sprang ihm entgegen .
und rannte über die Straße .
und in dem Moment , wo der Hund auf den Ball zugerannt ist , kamen zwei Autos , die diese Straße entlangfahren wollten .
und äh als Reaktion auf diesen Hund , der über die Straße rannte , bremste das vordere Auto , um den Hund nicht zu überfahren .
und das hintere Auto konnte nicht so schnell reagieren .
und versuchte zu bremsen .
aber es war zu spät .
und ist dann in das Vordere hineingefahren .
und es war keiner verletzt .
und die beiden Autofahrer sind auch sofort ausgestiegen .
und es schien so , als ob der vordere Autofahrer zuerst auf den Mann mit dem Basecap zuruennen wollte und ihn schuldig machen wollte .
aber als er gesehen hat , dass er der Frau mit dem Einkauf half , ihn wieder einzuräumen und sich um die Frau kümmerte , ist er zu dem hinteren Autofahrer gelaufen , um mit ihm über die Lage zu reden .
Und die haben dann auch sofort die Polizei angerufen .
und als der Mann mit dem Basecap der Frau zu Ende geholfen hatte , den Einkauf in die Tüte zu packen , ist er dann auch zu den beiden Autofahrern gegangen .
und wollte sich informieren , äh wie die Lage war .
also schien es so , als ob er sich der Schuld bewusst sei und als er irgendwie helfen wollte .
und während der ganzen Situation stand die Frau einfach abseits mit ihrem Kinderwagen von der Situation .
Und nur der Mann mit dem Basecap hatte sich um die Leute gekümmert .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO71FD_FSD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
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# ────────────────────────────────────────
# 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:               mono
# 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-L1
# Tokens:                41953
# Texts:                 256
# Learners:              64
# 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:           DEmo71FD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo71FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo71FD_fsD
# Created:               2019-01-11
# Tokens:                350
# Clauses:               29
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#