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# ctok #
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äh hier ist gerade eine ein Unfall passiert
und zwar ist ein Mann mit einem Ball äh gelaufen
und der Ball ist dann plötzlich aus seiner Hand gesprungen
und ist auf die Straße gegangen
und der Hund ist dann mit auf die Straße gegangen
und äh ist dem Ball gefolgt
und plötzlich kam ein blaues Auto
und äh musste wegen den beiden auf den Straßen eine Vollbremse machen
und dadurch ist der Unfall passiert
und äh das weiße Auto äh ist halt in das blaue Auto reingefahren
und ja es ist keiner verletzt
und ja mehr ist auch nicht passiert
äh die Frau mit dem Hund äh hat ihr Hund weggezogen
und der Mann äh in weiß hat der Frau danach auch geholfen
und ist dann zu den anderen Männern gegangen die ein die das äh die die Polizei angerufen haben wegen dem Unfall

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# mbartgec_th1 #
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Hier ist gerade ein Unfall passiert .
Und zwar ist ein Mann mit einem Ball äh gelaufen
Und der Ball ist dann plötzlich aus seiner Hand gesprungen
und ist auf die Straße gegangen .
Und der Hund ist dann mit auf die Straße gegangen .
Und äh ist dem Ball gefolgt
Und plötzlich kam ein blaues Auto
Und äh musste wegen den beiden auf den Straßen eine Vollbremse machen .
Und dadurch ist der Unfall passiert
Und äh das weiße Auto , ich bin halt in das blaue Auto reingefahren .
Und ja , es ist keiner verletzt
Und ja , mehr ist auch nicht passiert .
Die Frau mit dem Hund ähnt ihr Hund weggezogen
Und der Mann äh in weiß hat der Frau danach auch geholfen
und ist dann zu den anderen Männern gegangen , die das ähnen , die die Polizei angerufen haben wegen des Unfalls .

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# mixtral_th1 #
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Hier geschieht gerade ein Unfall : Ein Mann ist mit einem Ball gelaufen ,
und plötzlich ist der Ball aus seiner Hand gesprungen und auf die Straße gegangen .
Ein Hund ist dann ebenfalls auf die Straße gegangen und dem Ball gefolgt .
Plötzlich kam ein blaues Auto , das eine Vollbremsung machen musste ,
weil der Hund und der Ball auf der Fahrbahn waren , und so entstand der Unfall .
Das weiße Auto fuhr in das blaue Auto , aber zum Glück ist niemand verletzt worden .
Die Frau mit dem Hund hat ihren Hund von der Straße gezogen ,
und der Mann in Weiß half ihr anschließend und gesellte sich zu den Männern ,
die die Polizei wegen des Unfalls gerufen hatten .
Es ist also nichts weiter passiert .

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# transgec_th1 #
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äh hier ist gerade ein Unfall passiert .
und zwar ist ein Mann mit einem Ball äh gelaufen .
und der Ball ist dann plötzlich aus seiner Hand gesprungen .
und ist auf die Straße gegangen .
und der Hund ist dann mit auf die Straße gegangen .
und äh ist dem Ball gefolgt .
und plötzlich kam ein blaues Auto .
und äh musste wegen der beiden auf den Straßen eine Vollbremse machen .
und dadurch ist der Unfall passiert .
und äh das weiße Auto ist halt in das blaue Auto reingefahren .
Und ja , es ist keiner verletzt .
Und ja , mehr ist auch nicht passiert .
äh die Frau mit dem Hund , äh hat ihren Hund weggezogen .
und der Mann äh in weiß hat der Frau danach auch geholfen .
und ist dann zu den anderen Männern gegangen , die ein , die äh , die die Polizei angerufen haben wegen des Unfalls .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI54MT_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:               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:           DEbi54MT
# 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:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     6. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi54MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi54MT_fsD
# Created:               2018-11-07
# Tokens:                144
# 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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