########
# ctok #
########
hallo hier
hier ist Herr DEmo12MD
ich rufe jetzt an wegen der Zeugenaussage
äh Fall F16
genau also ich bin ich stand da so auf der rechten Seite
da war eine Familie Frau Mann Kind
der Mann hat mitm Ball gespielt
der Ball ist auf die Straße gerollt
links von mir da war eine Frau am Auto und ihrem Hund
und äh die hat den Einkauf eingepackt
da ist die Tüte mit Äpfel gerissen
jetzt weiß ich aber nicht mehr hundertprozentig äh ob jetzt der Mann der Ball
warte mal genau
also die Äpfel die Tüte mit den Äpfeln ist gerissen
genau und der Ball ist auf die Straße gerollt
dahinter waren zwei Autos
die sind mit geringer Geschwindigkeit hintereinander gefahren äh als der Mann der Dame helfen wollte
jo und die Autos die sind kollidiert
ja und der eine Autofahrer ich weiß nicht welcher von den beiden hat die Polizei gerufen
ja das habe ich gesehen
einen wunderschönen Tag noch

################
# mbartgec_th1 #
################
hallo hier
Hier ist Herr DEmo12MD
Ich rufe jetzt an wegen der Zeugenaussage
Fall F16
Genau also bin ich da so auf der rechten Seite .
Da war eine Familie Frau Mann Kind
Der Mann hat mit dem Ball gespielt
Der Ball ist auf die Straße gerollt
Links von mir war eine Frau am Auto und ihrem Hund
Und äh , die hat den Einkauf eingepackt
Da ist die Tüte mit Äpfeln gerissen
Jetzt weiß ich aber nicht mehr hundertprozentig , ob jetzt der Mann der Ball
Twarte mal genau
Also die Äpfel , die Tüte mit den Äpfeln ist gerissen
genau und der Ball ist auf die Straße gerollt .
Dahinter waren zwei Autos
Die sind mit geringer Geschwindigkeit hintereinander gefahren äh als der Mann der Dame helfen wollte
Und die Autos , die sind kollidiert .
Und der eine Autofahrer , ich weiß nicht welcher von den beiden die Polizei gerufen hat .
Ja das habe ich gesehen .
Einen wunderschönen Tag noch

###############
# mixtral_th1 #
###############
Hallo , hier ist Herr Demo12MD .
hier ist Herr DEmo12MD .
ich rufe jetzt wegen der Zeugenaussage an .
Äh , Fall F16 .
Genau , ich stand auf der rechten Seite .
Da war eine Familie , bestehend aus Frau , Mann und Kind .
Der Mann hat mit dem Ball gespielt .
Der Ball rollte auf die Straße .
Links von mir war eine Frau mit ihrem Hund am Auto .
Die hat gerade ihren Einkauf eingepackt .
Dabei ist die Tüte mit den Äpfeln gerissen .
Jetzt weiß ich aber nicht mehr hundertprozentig , ob es der Mann oder der Ball war .
warte mal , genau .
Also , die Tüte mit den Äpfeln ist gerissen .
Genau , und der Ball ist auf die Straße gerollt .
Dahinter waren zwei Autos .
Die sind mit geringer Geschwindigkeit hintereinander gefahren .
Als der Mann der Dame helfen wollte ,
Ja , und die Autos sind kollidiert .
Ja , und der eine Autofahrer – ich weiß nicht , welcher von den beiden – hat die Polizei gerufen .
Ja , das habe ich gesehen .
Einen wunderschönen Tag noch !

################
# transgec_th1 #
################
Hallo hier
Hier ist Herr DEmo12MD .
Ich rufe jetzt an wegen der Zeugenaussage .
äh Fall F16
genau also ich bin , ich stand da so auf der rechten Seite .
da war eine Familie , Frau , Mann und Kind .
Der Mann hat mitm Ball gespielt .
Der Ball ist auf die Straße gerollt .
links von mir war eine Frau am Auto und ihrem Hund .
und äh , die hat den Einkauf eingepackt .
da ist die Tüte mit Äpfeln gerissen .
Jetzt weiß ich aber nicht mehr hundertprozentig , äh ob jetzt der Mann oder der Ball
Warte mal genau
also die Äpfel , die Tüte mit den Äpfeln ist gerissen .
genau und der Ball ist auf die Straße gerollt .
Dahinter waren zwei Autos .
Die sind mit geringer Geschwindigkeit hintereinander gefahren , äh als der Mann der Dame helfen wollte .
Jo und die Autos , die kollidieren , sind
ja und der eine Autofahrer , ich weiß nicht , welcher von den beiden die Polizei gerufen hat .
ja , das habe ich gesehen .
Einen wunderschönen Tag noch

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO12MD_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:               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:           DEmo12MD
# Language Count:        1
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                male
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo12MD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo12MD_fsD
# Created:               —
# Tokens:                161
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#