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# ctok #
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Ein Pärchen was die Straße gerade überquerte inklusive Kinderwagen ,
also die Frau schob den Kinderwagen
Der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er auf dem Bürgersteig dribbelte
der Ball schlug auf der Bordsteinkante auf
und rollte auf die Fahrbahn .
In dem Zeitpunkt fuhren zwei Autos auf der Fahrbahn
der Mann mit dem blauen VW erschreckte
und machte eine Vollbremsung
der Hintermann fuhr somit in den blauen VW ( Auffahrunfall )
Eine Frau die gegenüber geparkt war und gerade ihren Einkauf in den Kofferaum einpackte erschreckte auch
sowie der kleine Hund den sie bei sich sich hatte der dann auch auf die Straße lief .
den Hund konnte sie gleich wieder zu sich holen
der Einkauf fiel auf die Straße
und der Mann der mit dem Ball dribbelte half ihr den wieder einzusammeln
der Mann mit dem blauen VW rief dann per Handy die Polizei .

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# mbartgec_th1 #
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Ein Pärchen , das die Straße gerade überquerte , inklusive Kinderwagen :
Also , die Frau schob den Kinderwagen
Der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er auf dem Bürgersteig dribbelte
Der Ball schlug auf der Bordsteinkante auf
und rollte auf die Fahrbahn .
In dem Zeitpunkt fuhren zwei Autos auf der Fahrbahn .
Der Mann mit dem blauen VW erschreckte
und machte eine Vollbremsung
Der Hintermann fuhr somit in den blauen VW ( Auffahrunfall )
Eine Frau , die gegenüber geparkt war und gerade ihren Einkauf in den Kofferaum einpackte erschreckte auch
sowie den kleinen Hund , den sie bei sich hatte , der dann auch auf die Straße lief .
Den Hund konnte sie gleich wieder zu sich holen
Der Einkauf fiel auf die Straße .
Und dem Mann , der mit dem Ball dribbelte , half ihr den wieder einzusammeln .
Der Mann mit dem blauen VW rief dann per Handy die Polizei .

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# mixtral_th1 #
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Ein Paar , das die Straße gerade überquerte , einschließlich Kinderwagen .
Also die Frau schob den Kinderwagen , der Mann hatte einen Ball in der Hand und dribbelte damit auf dem Gehweg .
Der Ball prallte gegen den Bordstein auf
und rollte auf die Fahrbahn .
In dem Moment fuhren zwei Autos auf der Fahrbahn ,
der Mann mit dem blauen VW erschreckte sich
und bremste abrupt .
Der Hintermann fuhr daraufhin in den blauen VW ( Auffahrunfall ) .
Eine Frau , die gegenüber geparkt war und gerade ihren Einkauf in den Kofferraum einlud , erschreckte ebenfalls
sowie der kleine Hund , den sie bei sich hatte , der daraufhin auch auf die Straße lief .
Den Hund konnte sie sofort wieder zu sich holen ,
der Einkauf fiel jedoch auf die Straße
und der Mann , der mit dem Ball dribbelte , half ihr , diesen wieder einzusammeln .
Der Mann mit dem blauen VW rief dann per Handy die Polizei .

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# transgec_th1 #
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Ein Pärchen , das die Straße gerade überquerte , inklusive Kinderwagen ;
also schob die Frau den Kinderwagen
Der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er auf dem Bürgersteig dribbelte .
Der Ball schlug auf der Bordsteinkante auf .
und rollte auf die Fahrbahn .
Zu dem Zeitpunkt fuhren zwei Autos auf der Fahrbahn .
Der Mann mit dem blauen VW erschreckte
und machte eine Vollbremsung .
Der Hintermann fuhr somit in den blauen VW ( Auffahrunfall )
Eine Frau , die gegenüber geparkt war und gerade ihren Einkauf in den Kofferaum einpackte , erschreckte auch .
sowie der kleine Hund , den sie bei sich hatte , der dann auch auf die Straße lief .
Der Hund konnte sie gleich wieder zu sich holen .
Der Einkauf fiel auf die Straße .
und der Mann , der mit dem Ball dribbelte , half ihr , den wieder einzusammeln .
Der Mann mit dem blauen VW rief dann per Handy die Polizei .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI06FG_FWD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_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:           DEbi06FG
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Arabic [ara] — notAvailable
#        Group: Semitic
#        Word Order: unclear
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 5; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 5; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi06FG_fwD.exb
# Original ID:           DEbi06FG_fwD
# Created:               2018-11-01
# Tokens:                150
# 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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