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# ctok #
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guten Tag
DEbi64MR mein Name
hier handelt es sich um den Fall F16
ich wurde soeben Zeuge eines klein Autounfalls äh am Aldi in der Friedrichstraße äh heute um 15 Uhr
ein Junge spielte mit sein Ball
dieser Ball rollte auf die Straße
danach bellte ein Hund
und rannte dem Ball hinterher
äh ein Auto das über die Straße fuhr bremste
aber das Auto dahinter schaffte es nicht mehr abzubremsen
und fuhr deswegen hinten rein
äh dabei ist aber niemand zu Schaden gekommen
nur nur des erste Auto trug etwas Schaden davon
aber keine Personenschäden
genau der Junge versuchte dabei noch der Frau zu helfen die Besitzerin des Hundes
sie hatte einige Sachen fallen lassen

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Debi64MR mein Name
Hier handelt es sich um den Fall F16
Ich wurde soeben Zeuge eines kleinen Autounfalls äh an dem Aldi in der Friedrichstraße äh heute um 15 Uhr
Ein Junge spielte mit seinem Ball
Dieser Ball rollte auf die Straße .
Danach bellte ein Hund .
und rannte hinterher
äh ein Auto , das über die Straße fuhr und bremste
aber das Auto dahinter schaffte es nicht mehr abzubremsen .
Und fuhr deswegen hinten rein
Dabei ist aber niemand zu Schaden gekommen .
Nur nur das erste Auto trug etwas Schaden davon
aber keine Personenschäden
Genau der Junge versuchte dabei noch der Frau zu helfen die Besitzerin des Hundes
Sie hatte einige Sachen fallen lassen

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
Mein Name ist Debi64MR .
Hier handelt es sich um den Fall F16.
Ich wurde soeben Zeuge eines kleinen Autounfalls am Aldi in der Friedrichstraße , heute um 15 Uhr .
Ein Junge spielte mit seinem Ball .
Dieser Ball rollte auf die Straße .
Danach bellte ein Hund und rannte dem Ball hinterher .
Äh ein Auto , das über die Straße fuhr , bremste ab .
Aber das Auto dahinter schaffte es nicht mehr rechtzeitig abzubremsen und fuhr deswegen hinten rein .
Äh dabei ist aber niemand zu Schaden gekommen .
Nur das erste Auto trug etwas Schaden davon , aber keine Personenschäden .
Genau der Junge versuchte dabei noch , der Frau zu helfen , der Besitzerin des Hundes , die hatte einige Sachen fallen lassen .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
DEbi64MR ist mein Name .
Hier handelt es sich um den Fall F16
Ich wurde soeben Zeuge eines kleinen Autounfalls äh am Aldi in der Friedrichstraße äh heute um 15 Uhr .
Ein Junge spielte mit seinem Ball .
Dieser Ball rollte auf die Straße .
Danach bellte ein Hund .
und rannte dem Ball hinterher .
äh ein Auto , das über die Straße fuhr , bremste
aber das Auto dahinter schaffte es nicht mehr abzubremsen .
und fuhr deswegen hinten rein .
Äh , dabei ist aber niemand zu Schaden gekommen .
Nur nur das erste Auto trug etwas Schaden davon .
aber keine Personenschäden
genau der Junge versuchte dabei noch der Frau zu helfen , der Besitzerin des Hundes .
Sie hatte einige Sachen fallen lassen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI64MR_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:               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:           DEbi64MR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Ukrainian [ukr] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi64MR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi64MR_fsD
# Created:               2018-12-04
# Tokens:                115
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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