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# ctok #
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hallo
ich bin F16
und habe bin gerade Zeugin eines Autounfalls geworden
äh als ich äh an an der Straße stand kam in dem Moment eine Frau mit einem Kinderwagen und höchstwahrscheinlich ihrem Sohn welcher mit einem Ball spielte
dieser äh verlor aus Versehen seinen Ball woraufhin der woraufhin der Ball auf die auf die Fahrbahn fiel
auf der gegenüber liegenden Seite der Fahrbahn war eine Frau mit einem Hund welche gerade ihren Einkauf einpackte
äh der Hund äh sprang auf den Ball zu
und äh in dem Moment sind zwei Autos angefahren gekommen
der das erste Auto musste äh plötzlich notbremsen weshalb auch der das zweite Auto welches anscheinend zu nah auffuhr äh einen Unfall baute
woraufhin sie dann auch sofort die Polizei verständigten

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# mbartgec_th1 #
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hallo
Ich bin F16
und bin gerade Zeugin eines Autounfalls geworden .
Als ich äh an der Straße stand , kam in dem Moment eine Frau mit einem Kinderwagen und wahrscheinlich ihrem Sohn mit einem Ball zu spielen .
Dieser äh verlor aus Versehen seinen Ball , woraufhin ?
Er woraufhin fiel der Ball auf die Fahrbahn .
Auf der gegenüber liegenden Seite der Fahrbahn war eine Frau mit einem Hund , welcher gerade ihren Einkauf einpackte
Äh der Hund äh sprang auf den Ball zu
Und äh in dem Moment sind zwei Autos angefahren gekommen .
Das erste Auto musste äh plötzlich notbremsen weshalb auch das zweite Auto , welches anscheinend zu nah auffuhr , einen Unfall baute
woraufhin sie dann auch sofort die Polizei verständigten .

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
ich bin F16 und habe bin gerade Zeugin eines Autounfalls geworden .
Als ich an der Straße stand , kam in dem Moment eine Frau mit einem Kinderwagen und höchstwahrscheinlich ihrem Sohn , welcher mit einem Ball spielte .
Dieser verlor aus Versehen seinen Ball , woraufhin dieser auf die Fahrbahn fiel .
Auf der gegenüberliegenden Seite der Fahrbahn war eine Frau mit einem Hund , die gerade ihren Einkauf einpackte .
Der Hund sprang auf den Ball zu und in dem Moment sind zwei Autos angefahren gekommen .
Das erste Auto musste plötzlich notbremsen , weshalb auch das zweite Auto , welches anscheinend zu nah auffuhr , einen Unfall baute .
Woraufhin sie dann sofort die Polizei verständigten .

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# transgec_th1 #
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Hallo
Ich bin F 16.
und bin gerade Zeugin eines Autounfalls geworden .
äh als ich äh an der Straße stand , kam in dem Moment eine Frau mit einem Kinderwagen und höchstwahrscheinlich ihrem Sohn , welcher mit einem Ball spielte .
Dieser äh verlor aus Versehen seinen Ball , woraufhin der woraufhin der Ball auf die auf die Fahrbahn fiel .
Auf der gegenüber liegenden Seite der Fahrbahn war eine Frau mit einem Hund , welche gerade ihren Einkauf einpackte .
äh der Hund , äh sprang auf den Ball zu
und äh in dem Moment sind zwei Autos angefahren gekommen .
Das erste Auto musste äh plötzlich notbremsen , weshalb auch das zweite Auto , welches anscheinend zu nah auffuhr , äh einen Unfall baute .
woraufhin sie dann auch sofort die Polizei verständigten .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI86FT_FSD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                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_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:           DEbi86FT
# Language Count:        6
# 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:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Chinese [zho] — notAvailable
#        Group: Chinese
#        Word Order: SVO
#
#     6. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi86FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi86FT_fsD
# Created:               2019-05-10
# Tokens:                125
# Clauses:               10
#
# ================================================================================
#                                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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