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# ctok #
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ich war am 15.10.2018 um 12.30 in der { streetname}str . 26 in den Parkgelände gegenüber von der Stadtbibliothek
habe beobachtet das ein Paar mit dem Babywagen gegenüber zum Parkplatz gelaufen sind
und der spielte mit dem Ball
und dabei leider ihm aus dem Händen fiel
und rollte gegenüber .
in der Zeit war auch eine Frau mit ihrem Hund
in den Moment wo der Ball herüberrollt reagierte der Hund
und läuft zum Ball
die Frau packte ihre Einkäufe in dem Auto herein
und dabei fiel die Tüte mit ihre Einkäufe herunter
der Mann half ihr die Sachen wieder in die Einkauftasche zu packen .
gleich Zeit den Moment kommen zwei Autos ein blaues und ein weißes
der blaue fuhr als erstes herein in den Parkplatzgelände
und musste vollbremsen da der Ball von dem Mann wo der damit spielte herübergerollt ist
und der weiße Auto fuhr ihm hinterher
und plötzlich knallte es .
der Mann von den blauen Auto stieg aus
und fragte ob alles okay wäre zu allen .
danach ruften die Polizei .

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# mbartgec_th1 #
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Ich war am 15.10.2018 um 12.30 in der { streetname}str . 26 in den Parkgeländen gegenüber von der Stadtbibliothek .
habe beobachtet , dass ein Paar mit dem Babywagen gegenüber zum Parkplatz gelaufen ist .
Und der spielte mit dem Ball
und dabei fiel ihm leider aus den Händen etwas :
und rollte gegenüber .
In der Zeit war auch eine Frau mit ihrem Hund
In dem Moment reagierte der Hund darauf , dass der Ball herüberrollt wird .
und läuft zum Ball
Die Frau packte ihre Einkäufe in das Auto und ging ins Auto hinein
und dabei fiel die Tüte mit ihren Einkäufen herunter
Der Mann half ihr die Sachen wieder in die Einkauftasche zu packen .
In gleichem Moment kommen zwei Autos , ein blaues und ein weißes .
Der blaue fuhr als erstes hinein in die Parkplatzgelände .
und musste vollbremsen , da der Ball von dem Mann , mit dem der damit spielte , herübergerollt ist
und das weiße Auto fuhr ihm hinterher
und plötzlich knallte es .
Der Mann aus dem blauen Auto stieg aus
und fragte , ob alles okay wäre bei allen .
danach ruft die Polizei .

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# mixtral_th1 #
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Ich war am 15.10.2018 um 12:30 Uhr in der { streetname}straße 26 auf dem Parkgelände gegenüber der Stadtbibliothek .
Habe beobachtet , dass ein Paar mit dem Kinderwagen zum Parkplatz gegenüber gelaufen ist und der Mann mit dem Ball spielte .
Und leider fiel ihm der Ball aus der Hand und rollte gegenüber .
In der Zeit war auch eine Frau mit ihrem Hund auf dem Gelände .
In dem Moment , als der Ball herüberrollte , reagierte der Hund und lief zum Ball .
Die Frau nahm ihre Einkäufe aus dem Auto und ließ dabei die Tüte mit ihren Einkäufen herunterfallen .
Der Mann half ihr , die Sachen wieder in die Einkaufstasche zu packen .
Gleichzeitig kamen zwei Autos , ein blaues und ein weißes .
Das blaue Auto fuhr als erstes herein in das Parkgelände und musste vollbremsen , da der Ball vom Mann , der damit spielte , herübergerollt ist .
Das weiße Auto fuhr ihm hinterher und plötzlich knallte es .
Der Mann aus dem blauen Auto stieg aus und fragte , ob alles okay sei .
Danach rief die Polizei .

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# transgec_th1 #
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Ich war am 15.10.2018 um 12.30 in der { streetname}str . 26 in dem Parkgelände gegenüber von der Stadtbibliothek .
habe beobachtet , dass ein Paar mit dem Babywagen gegenüber zum Parkplatz gelaufen ist .
und der spielte mit dem Ball .
und dabei ihm leider aus den Händen fiel .
und rollte gegenüber .
In der Zeit war auch eine Frau mit ihrem Hund .
In dem Moment , wo der Ball herüberrollt wurde , reagierte der Hund
und läuft zum Ball .
Die Frau packte ihre Einkäufe in das Auto herein .
und dabei fiel die Tüte mit ihren Einkäufen herunter .
Der Mann half ihr , die Sachen wieder in die Einkaufstasche zu packen .
Gleich zu dem Moment kommen zwei Autos , ein blaues und ein weißes .
Der blaue fuhr als erstes herein in das Parkplatzgelände .
und musste vollbremsen , da der Ball von dem Mann , der damit spielte , herübergerollt ist .
und das weiße Auto fuhr ihm hinterher .
und plötzlich knallte es .
Der Mann von dem blauen Auto stieg aus
und fragte , ob alles okay wäre bei allen .
Danach ruften die Polizei .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI05FG_FWD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_02
# Original ID:           task_02
#
#   Title:
#     formal-written: written witness report for the police (digital, typed on
#     laptop)
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, please imagine that the police have asked you to record
#     your account on their  voicemail, which is specifically used to collect
#     testimonies. They said something like  (change voice a bit to sound more
#     official): “We have an extra phone number for minor  traffic incidents,
#     please call it and recount what you saw over voicemail. We will keep the
#     voicemail in our records. Please share your case number at the beginning;
#     this is F16.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             formal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi05FG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi05FG_fwD.exb
# Original ID:           DEbi05FG_fwD
# Created:               2018-10-29
# Tokens:                175
# Clauses:               19
#
# ================================================================================
#                                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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