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# ctok #
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Guten Tag
ich wollte von dem Fall 16 berichten , den ich gerade beobachtet habe .
Ein Mann wollte mit einer Frau neben ihm , die mit einem Kinderwagen war über die Straße laufen .
Er hatte einen Ball in der Hand .
Während er und die Frau neben ihm mit dem Kind über die Straße gehen wollten ist der Ball ihm aus der Hand gefallen
und eine Frau die gegenüber der Straße von den beiden Personen war , die hatte eine Einkaufstüte in der Hand und einen Hund neben sich .
Die Einkaufstüte ist heruntergefallen
und der Hund ist auf die Straße los ,
der Mann ist auf die Straße zugerannt
und hat der Frau geholfen , die Lebensmittel wieder in die Tüte zu packen ,
während dieses Geschehens sind zwei Autos um die Straße entlanggefahren
und das andere Auto ist in das andere reingefahren .
Der Mann der noch dabei war die Lebensmittel aufzuheben ist zu dem Unfallort gerannt
und hat die Polizei gerufen .

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# mbartgec_th1 #
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Guten Tag
Ich wollte von dem Fall 16 berichten , den ich gerade beobachtet habe .
Ein Mann wollte mit einer Frau neben ihm , die mit einem Kinderwagen war , über die Straße laufen .
Er hatte einen Ball in der Hand .
Während er und die Frau neben ihm mit dem Kind über die Straße gehen wollten ist der Ball ihm aus der Hand gefallen
und eine Frau , die gegenüber der Straße von den beiden Personen war , die hatte eine Einkaufstüte in der Hand und einen Hund neben sich .
Die Einkaufstüte ist heruntergefallen
und der Hund ist auf der Straße los .
Der Mann ist auf der Straße angemeldet
Und hat der Frau geholfen , die Lebensmittel wieder in die Tüte zu packen ?
Während dieses Geschehens sind zwei Autos an der Straße entlanggefahren
und das andere Auto ist in das andere reingefahren .
Der Mann , der noch dabei war die Lebensmittel aufzuheben , ist zu dem Unfallort gerannt
und hat die Polizei gerufen .

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
ich wollte vom Fall 16 berichten , den ich gerade beobachtet habe .
Ein Mann wollte mit einer Frau neben ihm , die mit einem Kinderwagen war , über die Straße laufen .
Er hatte einen Ball in der Hand .
Während er und die Frau neben ihm mit dem Kind über die Straße gehen wollten , fiel der Ball ihm aus der Hand und eine Frau , die gegenüber der Straße von den beiden Personen war , die einen Einkaufstüte in der Hand und einen Hund neben sich hatte , ließ ihre Tüte fallen .
Der Hund lief auf die Straße und der Mann rannte zur Straße , um der Frau zu helfen , die Lebensmittel wieder in die Tüte zu packen .
Während dieses Geschehens fuhren zwei Autos an der Straße entlang und eines fuhr ins andere hinein .
Der Mann , der noch immer dabei war , die Lebensmittel aufzuheben , rannte zum Unfallort und rief die Polizei .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
Ich wollte von dem Fall 16 berichten , den ich gerade beobachtet habe .
Ein Mann wollte mit einer Frau neben ihm , die mit einem Kinderwagen war , über die Straße laufen .
Er hatte einen Ball in der Hand .
Während er und die Frau neben ihm mit dem Kind über die Straße gehen wollten , ist ihm der Ball aus der Hand gefallen .
und eine Frau , die gegenüber der Straße von den beiden Personen war , hatte eine Einkaufstüte in der Hand und einen Hund neben sich .
Die Einkaufstüte ist heruntergefallen .
und der Hund ist auf der Straße los ;
Der Mann ist auf die Straße zugerannt .
und hat der Frau geholfen , die Lebensmittel wieder in die Tüte zu packen ;
Während dieses Geschehens sind zwei Autos um die Straße entlanggefahren .
und das andere Auto ist in das andere reingefahren .
Der Mann , der noch dabei war , die Lebensmittel aufzuheben , ist zu dem Unfallort gerannt .
und hat die Polizei gerufen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI29FT_FWD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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:               multi
# 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-Lx
# Tokens:                103779
# Texts:                 659
# Learners:              165
# 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_02
# Original ID:           task_02
#
#   Title:
#     formal-written: written witness report for the police (digital, typed on
#     laptop)
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, please imagine that the police have asked you to record
#     your account on their  voicemail, which is specifically used to collect
#     testimonies. They said something like  (change voice a bit to sound more
#     official): “We have an extra phone number for minor  traffic incidents,
#     please call it and recount what you saw over voicemail. We will keep the
#     voicemail in our records. Please share your case number at the beginning;
#     this is F16.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             formal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi29FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     23
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi29FT_fwD.exb
# Original ID:           DEbi29FT_fwD
# Created:               2019-02-08
# Tokens:                167
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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