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# ctok #
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äh einen wunderschönen guten Tag
mein Name ist DEbi10FG
und zwar es geht um den Fall F16
über den den Unfall in der aufm aufm Parkplatz
und zwar da lief da lief ein Mann mit seiner Frau und seinem Kind
die sind spazieren gegangen
hat einen der Mann hatte einen Ball in der Hand
der Ball schien irgendwann mal aus der Hand gerutscht und auf die Straße beziehungsweise aufn Parkplatz gerollt
da war eine Frau halt mir ihren also da war eine Frau halt einkaufen
und stand halt aufn Parkplatz um ihren Einkauf einzuräumen
und hatte noch ihren Hund dabei
sobald der Hund halt den Ball gesehen hat lief er direkt auf die Straße los
die Frau verliert halt ihr ihre Einkaufstüte aus der Hand
der Hund lief zur Straße raus
äh und um die Ecke kam halt ein Auto
und sobald er halt den Hund gesehen hat er halt auf die Vollbremse gedrückt
und hinter ihm ist der Fahrer halt in ihn in ihn reingerannt

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# mbartgec_th1 #
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Und einen wunderschönen guten Tag
Mein Name ist Debi10FG
Und zwar geht es um den Fall F16.
Über den den Unfall auf dem Parkplatz
Und zwar lief da eine Frau mit ihrer Frau und ihrem Kind
Die sind spazieren gegangen
Hat einer der Männer einen Ball in der Hand
Der Ball schien irgendwann mal aus der Hand gerutscht und auf die Straße beziehungsweise auf den Parkplatz gerollt .
Da war eine Frau halt bei mir . Also war eine Frau halt einkaufen
Und stand halt auf dem Parkplatz , um ihren Einkauf einzuräumen
und hatte noch ihren Hund dabei
Sobald der Hund halt den Ball gesehen hat , lief er direkt auf die Straße los
Die Frau verliert halt ihr ihre Einkaufstüte aus der Hand
Der Hund lief zur Straße raus
Und um die Ecke kam halt ein Auto ,
Und sobald er halt den Hund gesehen hat , hat er halt auf die Vollbremse gedrückt
Und hinter ihm ist der Fahrer halt in ihn versetzt .

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# mixtral_th1 #
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Einen wunderschönen guten Tag ,
mein Name ist DEbi10FG .
Es geht um den Fall F16 über den Unfall auf dem Parkplatz .
Ein Mann lief mit seiner Frau und seinem Kind dort spazieren .
Er hatte einen Ball in der Hand , der ihm irgendwann mal aus der Hand gerutscht und auf die Straße oder den Parkplatz rollte .
Da war eine Frau , die einkaufen ging .
Sie stand auf dem Parkplatz , um ihren Einkauf einzuräumen und hatte noch ihren Hund dabei .
Sobald der Hund den Ball sah , lief er sofort auf die Straße los .
Die Frau ließ daraufhin ihre Einkaufstüte aus der Hand fallen .
Der Hund lief auf die Straße , und um die Ecke kam ein Auto .
Sobald der Fahrer des Autos den Hund sah , drückte er auf die Vollbremse .
Und hinter ihm fuhr der Fahrer eines anderen Autos in ihn hinein .

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# transgec_th1 #
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äh einen wunderschönen guten Tag
Mein Name ist DEbi10FG .
und zwar geht es um den Fall F 16.
über den Unfall in der auf dem Parkplatz
und zwar lief da ein Mann mit seiner Frau und seinem Kind .
Die sind spazieren gegangen .
hat einen Mann , der einen Ball in der Hand hatte .
Der Ball schien irgendwann mal aus der Hand gerutscht und auf die Straße beziehungsweise auf den Parkplatz gerollt .
da war eine Frau halt mit mir , also da war eine Frau halt einkaufen .
und stand halt auf dem Parkplatz , um ihren Einkauf einzuräumen .
und hatte noch ihren Hund dabei .
Sobald der Hund halt den Ball gesehen hat , lief er direkt auf die Straße los .
Die Frau verliert halt ihr ihre Einkaufstüte aus der Hand .
Der Hund lief zur Straße raus .
äh und um die Ecke kam halt ein Auto .
Und sobald er halt den Hund gesehen hat , hat er halt auf die Vollbremse gedrückt .
und hinter ihm ist der Fahrer halt in ihn in ihn reinrannt .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI10FG_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:           DEbi10FG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     26
# 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: onset: 3; duration: 96 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi10FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi10FG_fsD
# Created:               2018-11-09
# Tokens:                166
# 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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# ================================================================================
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