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# ctok #
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äh hallo ich bin F16
äh und zwar ist äh im Hermannplatz um vierzehn Uhr ein Unfall passiert
äh ich habe es beobachtet dass äh ein ein Mann mit seiner Frau wahrscheinlich und mit einem Kinderwagen dass die die Straße also die Straße vorbeigelaufen sind
und der Mann hat mit einem Ball gedribbelt
und deswegen ist der Ball äh auf die Straße gerollt
und da war auch eine Frau mit einem Hund
und der Hund ist plötzlich äh hinter dem Ball hinterhergerannt
und deswegen und äh da waren auch zwei Autos die die Straße also die die weiterfahren wollten
doch die Autos haben dann plötzlich so gebremst
und deswegen sind die zusammengeknallt
und ja

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# mbartgec_th1 #
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Oh hallo ich bin F16.
Und zwar ist äh am Hermannplatz um vierzehn Uhr ein Unfall passiert .
Ich habe es beobachtet , dass äh ein Mann mit seiner Frau wahrscheinlich und mit einem Kinderwagen an der Straße vorbeigelaufen ist .
Und der Mann hat mit einem Ball gedribbelt
Und deswegen ist der Ball äh auf die Straße gerollt .
Und da war auch eine Frau mit einem Hund
Und der Hund ist plötzlich äh hinter dem Ball hinterhergerannt .
Und deswegen und ähn da waren auch zwei Autos , die die Straße entlang weiterfahren wollten .
Doch die Autos haben dann plötzlich so gebremst
Und deswegen sind die zusammengeknallt
Und ja

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# mixtral_th1 #
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Hallo , ich bin F16.
Zunächst ist an der Hermannsplatz um vierzehn Uhr ein Unfall passiert .
Ich habe beobachtet , dass ein Mann mit seiner Frau und einem Kinderwagen die Straße vorbeigelaufen ist .
Er hat mit einem Ball gedribbelt und deshalb rollte der Ball auf die Straße .
Zudem war eine Frau mit einem Hund da .
Plötzlich rannte der Hund hinter dem Ball her .
Deswegen und da waren auch zwei Autos , die die Straße weiterfahren wollten .
Doch die Autos haben plötzlich gebremst und sind deshalb zusammengeprallt .
Ja .

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# transgec_th1 #
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äh hallo ich bin F 16
äh und zwar ist äh am Hermannplatz um vierzehn Uhr ein Unfall passiert .
äh ich habe beobachtet , dass äh ein Mann mit seiner Frau wahrscheinlich und mit einem Kinderwagen an der Straße also an der Straße vorbeigelaufen ist .
und der Mann hat mit einem Ball gedribbelt .
und deswegen ist der Ball äh auf die Straße gerollt .
und da war auch eine Frau mit einem Hund .
und der Hund ist plötzlich äh hinter dem Ball hinterhergerannt .
und deswegen und äh da waren auch zwei Autos , die die Straße also weiterfahren wollten .
Doch die Autos haben dann plötzlich so gebremst .
und deswegen sind die zusammengeknallt .
Und ja ,

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#                              METADATA: DEBI75FT_FSD                             
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#                                CORPUS INFORMATION                               
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
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# 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:           DEbi75FT
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     3. Kurdish [kur] — notAvailable
#        Group: Iranian
#        Word Order: SOV
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi75FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi75FT_fsD
# Created:               2018-11-23
# Tokens:                114
# Clauses:               11
#
# ================================================================================
#                                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                                   
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#
#   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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