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# ctok #
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hallo äh
äh ich habe heute beobachtet bei F16 als auf diesem Parkplatz das eine Auto dem anderen aufgefahren ist
äh zuerst ist ein Mann dem Parkplatz entlanggelaufen
und ist dann an einem Auto vorbeigelaufen
es schien in dem toten Winkel des Fahrers zu sein der sich auf den Parkplatz begab
er hatte einen Ball
dieser ist ihm auf dem Fuß geflogen
und dann in Richtung eines Autos gerollt der auf der anderen Seite geparkt hatte
äh dort war eine Frau
und diese hatte einen Hund
der Hund ist dann in Richtung des Balls losgerannt
woraufhin der Fahrer der fast über die der fast diesen Hund angefahren hätte ruckartig angehalten hat
und der Fahrer hinter ihm konnte nichts rechtzeitg bremsen
und ist ihm dann aufgefahren
und dann wurde die Polizei alarmiert

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# mbartgec_th1 #
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hallo äh
Ich habe heute beobachtet bei der F16 auf diesem Parkplatz , dass ein Auto dem anderen aufgefahren ist .
Erstmal ist ein Mann dem Parkplatz entlanggelaufen .
und ist dann an einem Auto vorbeigelaufen .
es schien in dem toten Winkel des Fahrers zu sein , der sich auf den Parkplatz begab
Er hatte einen Ball
Dieser ist ihm auf den Fuß geflogen
und dann in Richtung eines Autos gerollt , das auf der anderen Seite geparkt hatte .
Dort war eine Frau
Und diese hatte einen Hund
Der Hund ist dann in Richtung des Balls losgerannt .
woraufhin der Fahrer , der fast diesen Hund angefahren hätte , ruckartig angehalten hat
Und der Fahrer hinter ihm konnte nichts Rechtzeitig bremsen .
Und ist ihm dann aufgefahren ?
Und dann wurde die Polizei alarmiert

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# mixtral_th1 #
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Hallo , ähm , ähm ich habe heute beobachtet , bei den F16s , als auf diesem Parkplatz ein Auto dem anderen aufgefahren ist .
Zuerst ist ein Mann entlang des Parkplatzes gelaufen und dann an einem Auto vorbeigelaufen .
Es schien in dem toten Winkel des Fahrers zu sein , der sich auf den Parkplatz begab .
Er hatte einen Ball , dieser ist ihm auf den Fuß geflogen und dann in Richtung eines Autos gerollt , das auf der anderen Seite parkte .
Ähm dort war eine Frau und diese hatte einen Hund .
Der Hund lief in Richtung des Balls , woraufhin der Fahrer , der fast den Hund angefahren hätte , plötzlich anhielt .
Der Fahrer hinter ihm konnte nicht rechtzeitig bremsen und fuhr auf ihn auf .
Anschließend wurde die Polizei alarmiert .

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# transgec_th1 #
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Hallo äh
äh ich habe heute beobachtet bei F 16 , als auf diesem Parkplatz das eine Auto mit dem anderen aufgefahren ist .
Äh , zuerst ist ein Mann an dem Parkplatz entlanggelaufen .
und ist dann an einem Auto vorbeigelaufen .
Es schien in dem toten Winkel des Fahrers zu sein , der sich auf den Parkplatz begab .
Er hatte einen Ball
Dieser ist ihm auf den Fuß geflogen .
und dann in Richtung eines Autos gerollt , das auf der anderen Seite geparkt hatte .
äh , dort war eine Frau .
und diese hatte einen Hund .
Der Hund ist dann in Richtung des Balls losgerannt .
woraufhin der Fahrer , der fast über die , der fast diesen Hund angefahren hätte , ruckartig angehalten hat .
und der Fahrer hinter ihm konnte nicht rechtzeitig bremsen .
und ist dann aufgefahren .
und dann wurde die Polizei alarmiert .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO88FD_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:           DEmo88FD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     15
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 180 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: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo88FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo88FD_fsD
# Created:               2019-05-08
# Tokens:                131
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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