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# ctok #
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äh ich bin der Fall F16
äh ich war auf einem Parkplatz
und äh wollte gerade also ich lief über die Straße
und hinter mir war eine Frau mit einem Mann mit einem Kinderwagen
äh der Mann hielt einen Ball in der Hand
und äh wollten auch über die Straße gehen
und genau vor denen auf der anderen Seite war eine Frau mit ihrem Hund an der Leine und ihren Einkaufssachen den sie auch gerade in den Kofferraum packte
und äh dieser Zeit bogen auch zwei Autos das erste äh auto war blau und das zweite hinter dem Auto war weiß und äh die fuhren genau über die Ecke in die Kurve herein in die Richtung von uns
und äh der Junge hat äh den Ball aus den Händen verloren
und der Ball ist halt auf die Straße äh gefallen
und der Hund hat sich erschrocken
hat losgebellt
daraufhin hat halt das blaue Auto eine Notbremse gemacht und das weiße Auto ist gegen das blaue Auto geknallt
es gab keine Verletzte
die Polizei wurde auch direkt alarmiert

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# mbartgec_th1 #
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äh ich bin der Fall F16
äh ich war auf einem Parkplatz .
Und äh wollte gerade , also lief ich über die Straße
Und hinter mir war eine Frau mit einem Mann mit einem Kinderwagen
Ein Mann hielt einen Ball in der Hand .
Und äh wollten auch über die Straße gehen .
Und genau vor denen auf der anderen Seite war eine Frau mit ihrem Hund an der Leine und ihren Einkaufssachen , die sie auch gerade in den Kofferraum packte
In dieser Zeit bogen auch zwei Autos auf , das erste äh Auto war blau und das zweite hinter dem Auto war weiß und äh die fuhren genau über die Ecke in die Kurve hinein in die Richtung von uns
Und äh , der Junge hat äh den Ball aus den Händen verloren
Und der Ball ist halt auf die Straße gefallen .
und der Hund hat sich erschrocken
hat losgegeben
daraufhin hat halt das blaue Auto eine Notbremse gemacht und das weiße Auto ist gegen das blaue Auto geknallt .
Es gab keine Verletzte
Die Polizei wurde auch direkt alarmiert

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# mixtral_th1 #
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Äh ich bin der Fall F16 ,
äh ich war auf einem Parkplatz
und äh wollte gerade über die Straße gehen .
Und hinter mir war eine Frau mit einem Mann und einem Kinderwagen .
Der Mann hielt einen Ball in der Hand und wollte ebenfalls über die Straße gehen .
Genau vor uns , auf der anderen Seite , stand eine Frau mit ihrem Hund an der Leine , der seine Einkaufstüten gerade in den Kofferraum lud .
Äh in diesem Moment bog ein blaues Auto um die Ecke und direkt dahinter ein weißes Auto .
Beide fuhren in unsere Richtung in die Kurve .
Und äh der Junge ließ den Ball aus Versehen fallen und er rollte auf die Straße .
Der Hund erschrak , fing an zu bellen und lief erschrocken über die Straße .
Daraufhin bremste das blaue Auto scharf und das weiße Auto fuhr daraufhin ins Heck des blauen Autos .
Zum Glück gab es keine Verletzten .
Die Polizei wurde sofort alarmiert .

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# transgec_th1 #
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äh ich bin der Fall F 16
äh ich war auf einem Parkplatz .
und äh wollte gerade , also lief ich über die Straße .
und hinter mir war eine Frau mit einem Mann mit einem Kinderwagen .
äh , der Mann hielt einen Ball in der Hand .
und äh wollten auch über die Straße gehen .
und genau vor denen auf der anderen Seite war eine Frau mit ihrem Hund an der Leine und ihren Einkaufssachen , die sie auch gerade in den Kofferraum packte .
und äh zu dieser Zeit bogen auch zwei Autos , das erste äh Auto war blau und das zweite hinter dem Auto war weiß und äh die fuhren genau über die Ecke in die Kurve herein in die Richtung von uns .
und äh , der Junge hat äh den Ball aus den Händen verloren .
und der Ball ist halt auf die Straße gefallen .
und der Hund hat sich erschrocken .
hat losgebellt .
Daraufhin hat halt das blaue Auto eine Notbremse gemacht und das weiße Auto ist gegen das blaue Auto geknallt .
Es gab keine Verletzten .
Die Polizei wurde auch direkt alarmiert .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI71FT_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:               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:           DEbi71FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi71FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi71FT_fsD
# Created:               2018-11-30
# Tokens:                177
# 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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