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# ctok #
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hallo
hier ist DEmoFD57
und ich sage aus was ich gesehen habe für den Fall F16
und es war so dass von rechts ein Mann gekommen ist
neben ihm lief noch eine Frau mit einem Kinderwagen
und der Mann hatte sein Ball auf dem Boden gedribbelt während er lief
äh dann jedoch äh hat er sein Ball halt auf sein Fuß geworfen sodass der Ball auf die Straße gerollt ist
und als der Ball auf die Straße gerollt ist hat ein Hund der halt auf dem Parkplatz nebenan war äh angefangen zu bellen
und ist auf diesen Ball zugerannt
und die Frau äh die halt gerade ihre Einkäufe eingepackt hat und diesen Hund an der Leine hatte wurde halt mit hinterhergezogen
und hat ihre Einkäufe verloren als dieser Hund dann sozusagen dem Ball nachgelaufen ist
äh und der Mann mit dem Ball hat dann erstmal der Frau geholfen halt ihre Einkäufe wieder aufzusammeln
äh die Frau hat natürlich gleich ihren Hund festgehalten
und nachdem der Mann mit dem Ball der Frau geholfen hatte ist er dann äh gegangen
weil hinter den beiden äh ist es dazu gekommen dass dass dass ein blaues Auto halt sehr stark bremsen musste um nicht den Mann der sein Ball hinterhergelaufen ist und auch dem Hund der natürlich äh zu dem Ball gelaufen ist
damit das blaue Auto sie nicht überfährt hat es natürlich gebremst
und hinter dem blauen Auto ist aber gleichzeitig noch ein weißes Auto gefahren
und das konnte natürlich nicht schnell genug reagieren
äh und hat nicht schnell genug gebremst sodass es dem blauen Auto hinten draufgefahren ist
und da ist der Mann mit dem Ball dann hingelaufen nachdem er der Frau geholfen hat ihre Einkäufe aufzusammeln

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# mbartgec_th1 #
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hallo
hier ist DEMOFD57
Und ich sage aus , was ich gesehen habe für den Fall F16.
Und es war so , dass von rechts ein Mann gekommen ist
neben ihm lief noch eine Frau mit einem Kinderwagen .
Und der Mann hatte seinen Ball auf dem Boden gedribbelt während er lief .
Erst jedoch hat er seinen Ball halt auf seinen Fuß geworfen sodass der Ball auf die Straße gerollt ist .
und als der Ball auf die Straße gerollt ist , hat ein Hund , der halt auf dem Parkplatz nebenan war , angefangen zu bellen
und ist auf diesen Ball zugerannt .
und die Frau äh die halt gerade ihre Einkäufe eingepackt hat und diesen Hund an der Leine hatte , wurde halt mit hinterhergezogen
und hat ihre Einkäufe verloren als dieser Hund dann sozusagen dem Ball nachgelaufen ist .
Und der Mann mit dem Ball hat dann erstmal der Frau geholfen halt ihre Einkäufe wieder aufzusammeln .
Die Frau hat natürlich gleich ihren Hund festgehalten .
Und nachdem der Mann mit dem Ball der Frau geholfen hatte , ist er dann äh gegangen
Weil hinter den beiden äh ist es dazu gekommen , dass ein blaues Auto halt sehr stark bremsen musste , um nicht dem Mann , der seinen Ball hinterhergelaufen ist , und auch dem Hund , der natürlich zu dem Ball gelaufen ist .
Damit das blaue Auto sie nicht überfährt hat es es natürlich gebremst .
Und hinter dem blauen Auto ist aber gleichzeitig noch ein weißes Auto gefahren .
und das konnte natürlich nicht schnell genug reagieren
Und hat nicht schnell genug gebremst , sodass das blaue Auto hinten draufgefahren ist .
Und da ist der Mann mit dem Ball dann hingelaufen , nachdem er der Frau geholfen hat ihre Einkäufe aufzusammeln

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
hier ist DEMoFD57.
Und ich berichte von dem , was ich gesehen habe , im Fall F16.
Es kam so , dass ein Mann von rechts gekommen ist .
Neben ihm lief eine Frau mit einem Kinderwagen .
Und der Mann dribbelte seinen Ball am Boden , während er lief .
Äh , dann aber warf er ihn sich auf den Fuß , sodass der Ball auf die Straße rollte .
Als der Ball auf die Straße rollte , begann ein Hund , der nebenan auf dem Parkplatz war , zu bellen und ihm nachzujagen .
Und die Frau , die gerade ihre Einkäufe einpackte und diesen Hund an der Leine hatte , wurde mit hinterhergezogen und verlor ihre Einkäufe , als dieser Hund dem Ball nachlief .
Äh , und der Mann mit dem Ball half ihr zunächst , ihre Einkäufe wieder aufzusammeln .
Die Frau hielt natürlich sofort ihren Hund fest .
Und nachdem der Mann mit dem Ball der Frau geholfen hatte , ging er weiter .
Denn dahinter kam es zu dem , dass ein blaues Auto stark bremsen musste , um nicht den Mann und den Hund zu überfahren , die dem Ball hinterherliefen .
Damit das blaue Auto sie nicht überfuhr , bremste es natürlich .
Und hinter dem blauen Auto fuhr sofort ein weißes Auto , das nicht rechtzeitig reagieren konnte und deshalb nicht rechtzeitig bremste , sodass es dem blauen Auto hinten drauffuhr .
Und der Mann mit dem Ball lief dort hin , nachdem er der Frau geholfen hatte , ihre Einkäufe aufzusammeln .

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# transgec_th1 #
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Hallo
hier ist DEmoFD57
Und ich sage aus , was ich gesehen habe für den Fall F 16
und es war so , dass von rechts ein Mann gekommen ist .
Neben ihm lief noch eine Frau mit einem Kinderwagen .
und der Mann hatte seinen Ball auf dem Boden gedribbelt , während er lief .
äh dann jedoch äh hat er seinen Ball halt auf seinen Fuß geworfen , sodass der Ball auf die Straße gerollt ist
Und als der Ball auf die Straße gerollt ist , hat ein Hund , der halt auf dem Parkplatz nebenan war , angefangen zu bellen .
und ist auf diesen Ball zugerannt .
und die Frau , die halt gerade ihre Einkäufe eingepackt hat und diesen Hund an der Leine hatte , wurde halt mit hinterhergezogen .
und hat ihre Einkäufe verloren , als dieser Hund dann sozusagen dem Ball nachgelaufen ist .
äh und der Mann mit dem Ball hat dann erstmal der Frau geholfen , halt ihre Einkäufe wieder aufzusammeln .
Äh , die Frau hat natürlich gleich ihren Hund festgehalten .
und nachdem der Mann mit dem Ball der Frau geholfen hatte , ist er dann äh gegangen .
weil hinter den beiden äh ist es dazu gekommen , dass ein blaues Auto halt sehr stark bremsen musste , um nicht den Mann , der seinen Ball hinterhergelaufen ist , und auch den Hund , der natürlich äh zu dem Ball gelaufen ist .
Damit das blaue Auto sie nicht überfährt , hat es natürlich gebremst .
und hinter dem blauen Auto ist aber gleichzeitig noch ein weißes Auto gefahren .
und das konnte natürlich nicht schnell genug reagieren .
äh und hat nicht schnell genug gebremst , sodass es auf das blaue Auto hinten draufgefahren ist .
und da ist der Mann mit dem Ball dann hingelaufen , nachdem er der Frau geholfen hat , ihre Einkäufe aufzusammeln .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO57FD_FSD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                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:           DEmo57FD
# 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: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo57FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo57FD_fsD
# Created:               2018-10-16
# Tokens:                285
# 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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# ================================================================================
#