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# ctok #
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hallo
hier ist DEmo61FD
ich bin gerade in Potsdam an der XY Straße
und äh warte auf mein Bus
und hier ist gerade ein Autounfall passiert also zu F16 Fall
und äh es ist dazu gekommen dass ein äh Paar mit Kinderwagen und Ball was die Straße überqueren wollte
und der Ball sozusagen außer Kontrolle geraten ist weil
äh und dann daraufhin ist dann ein Hund dort hingerannt
und daraufhin ist halt ein Auto was dahinter stand äh gebremst also stark gebremst
und dahinter ist ein weiteres Auto in das vordere Auto reingefahren
und das erste Auto war blau
das dahinter war silber
äh die Frau mit dem Hund hatte eine rote Jacke an
und wollte selber Sachen in ihr Auto packen
und das Paar mit Kinderwagen hatte weiße äh Anziehsachen an und ein blaues Cap hatte der Mann auf
ja

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# mbartgec_th1 #
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hallo
hier ist DEMO61FD
Ich bin gerade in Potsdam an der XY Straße .
Und äh warte auf meinen Bus !
Und hier ist gerade ein Autounfall passiert , also zum F16-F Fall
Und es ist dazu gekommen , dass ein äh Paar mit Kinderwagen und Ball die Straße überqueren wollte
und der Ball sozusagen außer Kontrolle geraten ist , weil
Und dann daraufhin ist dann ein Hund dort hingerannt .
Und daraufhin ist halt ein Auto , was dahinter stand , gebremst also stark gebremst .
Und dahinter ist ein weiteres Auto in das vordere Auto reingefahren .
Und das erste Auto war blau
Das Dach war silber
Die Frau mit dem Hund hatte eine rote Jacke an
und wollte selber Sachen in ihr Auto packen .
Und das Paar mit Kinderwagen hatte weiße Anziehsachen an und ein blaues Cap hatte der Mann auf
Ja

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
hier ist Demo61FD .
Ich bin gerade in Potsdam an der XY-Straße .
Äh warte auf meinen Bus .
Und hier ist gerade ein Autounfall passiert , also zum Fall F16 .
Äh es ist dazu gekommen , dass ein äh Paar mit Kinderwagen und Ball die Straße überqueren wollte .
Und der Ball ist sozusagen außer Kontrolle geraten , weil …
Äh und dann daraufhin ist dann ein Hund dort hingerannt .
Und daraufhin hat halt ein Auto , das dahinter stand , äh stark gebremst .
Und dahinter ist ein weiteres Auto in das vordere Auto gefahren .
Und das erste Auto war blau , das dahinter war silber .
Äh die Frau mit dem Hund hatte eine rote Jacke an
und wollte selber Sachen in ihr Auto packen .
Und das Paar mit Kinderwagen hatte weiße äh Anziehsachen an und ein blaues Cap hatte der Mann auf .
Ja .

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# transgec_th1 #
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Hallo
hier ist DEmo61FD
Ich bin gerade in Potsdam an der XY Straße .
und äh warte auf meinen Bus .
und hier ist gerade ein Autounfall passiert , also der F 16 Fall .
und äh es ist dazu gekommen , dass ein Paar mit Kinderwagen und Ball die Straße überqueren wollte .
und der Ball sozusagen außer Kontrolle geraten ist , weil
äh und dann daraufhin ist dann ein Hund dort hingerannt .
und daraufhin ist halt ein Auto , das dahinter stand , äh gebremst , also stark gebremst .
und dahinter ist ein weiteres Auto in das vordere Auto reingefahren .
Und das erste Auto war blau .
Das dahinter war silber .
Äh , die Frau mit dem Hund hatte eine rote Jacke an .
und wollte selber Sachen in ihr Auto packen .
und das Paar mit Kinderwagen hatte weiße äh Anziehsachen an und ein blaues Cap hatte der Mann auf .
ja

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO61FD_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:           DEmo61FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Japanese [jpn] — notAvailable
#        Group: Japanese
#        Word Order: SOV
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 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. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo61FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo61FD_fsD
# Created:               2018-12-04
# Tokens:                141
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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