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# ctok #
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F16
äh ich habe gesehen dass ein Mann mit einen Frau zusammen gekommen ist mit einen Kinderwagen
und äh der Mann hat mit dem Ball gespielt
drüben stand ein Frau mit Einkaufstüten
und mit einen Hund
äh und zwar er packte das in äh äh Kofferraum den Einkauf
und als der Mann mit der Ball vorbei lief äh mit dem Ball zusammen der Hund hat den Ball gesehen
und wollte auf den Ball hinrennen
und auf einmal kam noch der Blaue vorne und der Weiße von hinten
und die müssen scharf bremsen als der Hund vorbeigehen wollte
und danach äh ist der Unfall passiert
der weiße Wagen ist hinten äh von dem von von der Blaue stand von vorne und der Weiße hinten
und ist er mit äh der weiße zur blaue reingefahren
und der äh der Ballbesitzer hat erstmal den gehalten
und den Einkauf so gesammelt
und halt haben die danach dann Auto nachgeschaut was dort passiert ist
das habe ich gesehen

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# mbartgec_th1 #
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F16
Ich habe gesehen , dass ein Mann mit einer Frau zusammen gekommen ist mit einem Kinderwagen .
Und äh . Der Mann hat mit dem Ball gespielt
Drüben stand eine Frau mit Einkaufstüten
Und mit einem Hund
Und zwar packte er das in äh äh dem Kofferraum für den Einkauf .
Und als der Mann mit dem Ball vorbei lief , lief mit dem Ball zusammen der Hund hat den Ball gesehen
und wollte auf den Ball hinrennen .
Und auf einmal kam noch der blaue vorne und der weiße von hinten .
Und die müssen scharf bremsen , als der Hund vorbeigehen wollte
Und danach ist der Unfall passiert .
Der weiße Wagen ist hinten äh von dem von der Blauen , stand von vorne und der Weiße hinten
Und ist er mit äh der weißen Farbe zur blauen gefahren ?
Und der äh der Ballbesitzer hat den erstmal gehalten
und den Einkauf so gesammelt
Und halt haben die danach dann im Auto nachgeschaut , was dort passiert ist .
Das habe ich gesehen

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# mixtral_th1 #
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Ich habe gesehen , dass ein Mann mit einer Frau zusammengekommen ist , die einen Kinderwagen schob ,
und der Mann spielte mit einem Ball .
Dort stand eine Frau mit Einkaufstüten und einem Hund .
Und zwar packte er das Einkaufene in den Kofferraum und als der Mann mit dem Ball vorbeilief ,
sah der Hund den Ball und wollte ihm hinterherrennen .
Plötzlich kamen von vorn ein blauer und von hinten ein weißer Wagen .
Und sie mussten stark bremsen , als der Hund vorbeigehen wollte .
Danach ist ein Unfall passiert : Der weiße Wagen fuhr von hinten auf den stehenden blauen Wagen auf ,
und der Ballbesitzer hielt zunächst den Hund an und sammelte dann den Einkauf ein .
Und sie schauten sich dann das Geschehene am Auto an .
Das habe ich gesehen .

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# transgec_th1 #
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F16
äh ich habe gesehen , dass ein Mann mit einer Frau zusammen gekommen ist mit einem Kinderwagen .
und äh , der Mann hat mit dem Ball gespielt .
Drüben stand eine Frau mit Einkaufstüten .
und mit einem Hund
äh und zwar packte er das in den Kofferraum für den Einkauf .
und als der Mann mit dem Ball vorbei lief , äh mit dem Ball zusammen , hat der Hund den Ball gesehen .
und wollte auf den Ball hinrennen .
und auf einmal kam noch der Blaue vorne und der Weiße von hinten .
und die müssen scharf bremsen , als der Hund vorbeigehen wollte .
und danach ist äh der Unfall passiert .
Der weiße Wagen ist hinten , äh von dem , wo der Blaue von vorne und der Weiße hinten stand .
und ist mit äh der weißen in die blaue reingefahren .
und der äh der Ballbesitzer hat erstmal den gehalten .
und den Einkauf so gesammelt
Und halt haben die danach dann im Auto nachgeschaut , was dort passiert ist .
Das habe ich gesehen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI40MT_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:           DEbi40MT
# Language Count:        1
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                male
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi40MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi40MT_fsD
# Created:               —
# Tokens:                163
# Clauses:               17
#
# ================================================================================
#                                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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