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# ctok #
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okay die Fallnummer F16
ich habe gesehen wie äh ein Ehepaar wahrscheinlich ein Mann und eine Frau mit einem Kinderwagen gelaufen sind
der Mann äh hat mit einem Ball gespielt
der ist dann äh hat ihn dann nicht mehr auffangen können
der ist dann auf die Straße gerollt
gegenüber war ein ein Frau mit ihrem Hund
sie hat gerade ihren Einkauf äh ins Auto gestellt
und war halt hat auch nicht den auf den Hund nicht aufgepasst
der Hund halt hat als Reaktion wegen des Balles ist auf die Straße losgerannt
währenddessen sind zwei Autos äh auf dieses Parkplatz also es passiert alles auf meinem Parkplatz die sind dort raufgefahren
und dadurch dass der Hund einfach mitten auf die Straße gerannt ist wurde der äh wurde das erste Auto stark ausgebremst
und der der Zweite also der hinter ihm konnte das halt nicht sehen was vor ihm passiert und ist dann auf den Anderen aufgefahren
dann haben die die Polizei gerufen
der Mann hat sich um äh die Frau gekümmert dessen Einkauf runtergefallen ist
und ja also das habe ich gesehen

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# mbartgec_th1 #
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okay die Fallnummer F16
Ich habe gesehen , wie ein Ehepaar wahrscheinlich einen Mann und eine Frau mit einem Kinderwagen gelaufen ist .
Der Mann hat mit einem Ball gespielt .
Der ist dann ähnlich und hat ihn dann nicht mehr auffangen können
Der ist dann auf die Straße gerollt
gegenüber war eine Frau mit ihrem Hund
Sie hat gerade ihren Einkauf im Auto gestellt
Und war halt nicht auf den Hund nicht aufgepasst .
Der Hund hat halt als Reaktion wegen des Balles auf die Straße losgelassen
währenddessen sind zwei Autos äh auf diesem Parkplatz , also passiert alles auf meinem Parkplatz .
Die sind dort rausgefahren .
und dadurch dass der Hund einfach mitten auf die Straße gerannt ist , wurde der äh wurde das erste Auto stark ausgebremst .
Und der zweite also der hinter ihm konnte das halt nicht sehen was vor ihm passiert und ist dann auf den Anderen aufgefahren .
Dann haben die Polizei gerufen .
Der Mann hat sich um äh die Frau gekümmert , deren Einkauf runtergefallen ist
Und ja also das habe ich gesehen .

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# mixtral_th1 #
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Die Fallnummer lautet F16.
Ich habe gesehen , wie ein Ehepaar - wahrscheinlich ein Mann und eine Frau - mit einem Kinderwagen gelaufen sind .
Der Mann hat mit einem Ball gespielt , doch dann ist er ihm nicht mehr hinterhergekommen , als er ihn geworfen hat .
Der Ball rollte auf die Straße .
Gegenüber befand sich eine Frau mit ihrem Hund ; gerade hatte sie ihren Einkauf ins Auto eingeladen und nahm nicht den Hund war .
Er rannte als Reaktion auf den Ball mitten auf die Straße .
Zu dieser Zeit fuhren zwei Autos auf den Parkplatz - alles passierte auf meinem Parkplatz .
Das erste Auto bremste stark ab , weil der Hund plötzlich auf der Fahrbahn auftauchte .
Der Fahrer des zweiten Autos hinter ihm konnte nicht sehen , was vor ihm passiert war und fuhr auf das erste Auto auf .
Daraufhin riefen sie die Polizei .
Der Mann kümmerte sich um die Frau , deren Einkauf runtergefallen war , und ja , das habe ich gesehen .

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# transgec_th1 #
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okay , die Fallnummer F16
Ich habe gesehen , wie äh ein Ehepaar , wahrscheinlich ein Mann und eine Frau , mit einem Kinderwagen gelaufen sind .
Der Mann hat äh mit einem Ball gespielt .
Der ist dann äh hat ihn dann nicht mehr auffangen können .
Der ist dann auf die Straße gerollt .
Gegenüber war eine Frau mit ihrem Hund .
Sie hat gerade ihren Einkauf äh ins Auto gestellt .
und war halt , hat auch nicht auf den Hund aufgepasst .
Der Hund hat halt als Reaktion wegen des Balles auf die Straße losgerannt .
Währenddessen sind zwei Autos äh auf diesem Parkplatz , also passiert alles auf meinem Parkplatz , die sind dort raufgefahren .
und dadurch , dass der Hund einfach mitten auf die Straße gerannt ist , wurde der äh , das erste Auto stark ausgebremst .
und der Zweite also der hinter ihm konnte das halt nicht sehen , was vor ihm passiert und ist dann auf den anderen aufgefahren .
Dann haben die die Polizei gerufen .
Der Mann hat sich äh um die Frau gekümmert , deren Einkauf runtergefallen ist .
Und ja , also das habe ich gesehen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI74MT_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:           DEbi74MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Kurdish [kur] — notAvailable
#        Group: Iranian
#        Word Order: SOV
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 1; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi74MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi74MT_fsD
# Created:               2018-11-27
# Tokens:                181
# 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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