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# ctok #
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äh hallo
mein Name ist äh DEbi53MT
und ich wollte anrufen wegen einer wegen einem Unfall
und zwar geschieht das so dass eine dass ein Mann äh mit dem Ball auf der Straße spielte und äh und dass der Ball aus der Hand fiel
und äh auf der gegenüberliegenden Seite war eine Frau die ihr äh Einkauf ins Wagen ausgepackt hat
und ein Hund in der Hand Hand hatte
und der Mann auf der gegenüberliegenden Seite hat den Ball auf die Straße fallen lassen
und der Hund ist halt hinterher bellend hinterhergerannt
und im Gegenverkehr kam kamen zwei Autos
und weil der Hund auf die Straße gerannt ist ist der eine Auto stehen geblieben
und hinter ihm war ein weiteres Auto was grau war glaube ich
und ist halt dagegen geknallt
und danach hat der Mann auf der gegenüberliegenden das die Frau der Frau geholfen
und die den Einkauf wieder eingepackt in die Tüten
und der Mann der äh gegen das Auto gefahren ist äh hat die eins eins null angerufen

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# mbartgec_th1 #
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äh hallo
Mein Name ist äh DEbi53MT
Und ich wollte wegen einer wegen einem Unfall anrufen .
Und zwar geschieht das so , dass ein Mann mit dem Ball auf der Straße spielte und äh und dass der Ball aus der Hand fiel .
Und äh auf der gegenüberliegenden Seite war eine Frau , die ihren Einkauf im Wagen ausgepackt hat
und ein Hund in der Hand Hand hatte
Und der Mann auf der gegenüberliegenden Seite hat den Ball auf die Straße fallen lassen
Und der Hund ist halt hinterher bellend hinterhergerannt .
Und im Gegenverkehr kamen zwei Autos .
Und weil der Hund auf die Straße gerannt ist , ist das Auto stehen geblieben
Und hinter ihm war ein weiteres Auto , was grau war , glaube ich
und ist halt dagegen geknallt .
Und danach hat der Mann auf der gegenüberliegenden die Frau geholfen
und die den Einkauf wieder eingepackt in die Tüten
Und der Mann , der gegen das Auto gefahren ist , hat eins eins null angerufen

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# mixtral_th1 #
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Äh hallo ,
mein Name ist Debi53MT
und ich wollte anrufen wegen eines Unfalls .
Es geschah , dass ein Mann mit einem Ball auf der Straße spielte und der Ball aus seiner Hand fiel .
Auf der gegenüberliegenden Seite befand sich eine Frau , die ihr Einkauf in den Wagen ausgepackt hatte und einen Hund an der Leine hielt .
Der Mann ließ den Ball auf die Straße fallen und der Hund rannte hinterher , bellend .
Im Gegenverkehr kamen zwei Autos gefahren .
Weil der Hund auf die Straße gerannt war , blieb das erste Auto stehen und wurde von einem grauen Wagen hinten gerammt .
Danach half der Mann der Frau , den Einkauf wieder einzupacken .
Der Fahrer des Autos , das gegen das andere gefahren ist , hat den Notruf 110 angerufen .

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# transgec_th1 #
################
äh hallo
Mein Name ist äh DEbi53MT .
und ich wollte anrufen wegen einer wegen eines Unfalls .
Und zwar geschieht das so , dass ein Mann äh mit dem Ball auf der Straße spielte und äh und dass der Ball aus der Hand fiel .
und äh auf der gegenüberliegenden Seite war eine Frau , die ihren äh Einkauf in den Wagen ausgepackt hat .
und einen Hund in der Hand hatte
und der Mann auf der gegenüberliegenden Seite hat den Ball auf die Straße fallen lassen .
und der Hund ist halt hinterher bellnd hinterhergerannt .
und im Gegenverkehr kamen zwei Autos .
Und weil der Hund auf die Straße gerannt ist , ist das eine Auto stehen geblieben .
und hinter ihm war ein weiteres Auto , das grau war , glaube ich .
und ist halt dagegen geknallt .
und danach hat der Mann auf der gegenüberliegenden Seite der Frau der Frau geholfen .
und den Einkauf wieder eingepackt in die Tüten .
und der Mann , der äh gegen das Auto gefahren ist , hat äh die eins eins null angerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI53MT_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:           DEbi53MT
# Language Count:        3
# 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. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi53MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi53MT_fsD
# Created:               —
# Tokens:                171
# 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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#
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