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# ctok #
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okay also mein Name ist DEbi17FG
und am den Tag war ich Zeugin eines Autounfalls
ich habe beobachtet wie ein Pärchen auf der linken Straßenseite entlanglief mit einem Kinderwagen
und der Mann spielte während er am Laufen war mit einem ich weiß nicht ob das ein Fußball war aber jeden Fall ein Ball in der Hand
dieser entglitt ihm und rannte auf der Straße und rollte auf der Straße zu
auf der rechten Straßenseite befand sich zugleich eine Frau die ihre Einkäufe in dem Auto äh reinpackte
sie hatte aber ein Hund dabei
der war nicht an der Leine
und als der Hund den Ball sah wie es auf ihn zuraste rannte es auf der Straße und bellte
gleichzeitig sind zwei Autos am Kommen gewesen
und das erste Auto bremste zum Glück äh scharf
und ja der Hund dem Hund ging es gut
und das zweite Auto hatte keine Zeit um zu bremsen um rechtzeitig zu bremsen
also entstand dadraus ein kleiner Autounfall
und der Mann half noch der Frau mit den Einkäufen in dem ja in dem die Einkäufe von der Straße aufzuheben
sie hatte auch den Hund aus der außer Gefahr also quasi in der in ihren Arm gehalten
und ja später wurde nur noch die Polizei angerufen
an mehr kann ich mich nicht mehr erinnern

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# mbartgec_th1 #
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Okay also mein Name ist Debi17FG
Und an dem Tag war ich Zeugin eines Autounfalls .
Ich habe beobachtet , wie ein Pärchen auf der linken Straßenseite entlanglief mit einem Kinderwagen
und der Mann spielte während er am Laufen war mit einem . Ich weiß nicht , ob das ein Fußball war , aber auf jeden Fall einen Ball in der Hand
Dieser entglitt ihm und rannte auf die Straße und rollte auf der Straße zu
Auf der rechten Straßenseite befand sich zugleich eine Frau , die ihre Einkäufe in das Auto äh reinpackte
Sie hatte aber einen Hund dabei
Der war nicht an der Leine .
und als der Hund den Ball sah wie er auf ihn wartete , rannte es auf die Straße und bellte
gleichzeitig sind zwei Autos am Kommen gewesen
Und das erste Auto bremste zum Glück , äh scharf
Und ja , dem Hund ging es gut .
und das zweite Auto hatte keine Zeit , zu bremsen oder rechtzeitig zu bremsen .
Also entstand dadraus ein kleiner Autounfall
Und der Mann half noch der Frau mit den Einkäufen . In dem ja , die Einkäufe von der Straße aufzuheben
Sie hatte auch den Hund aus der außer Gefahr also quasi in ihrem Arm gehalten
Und später wurde nur noch die Polizei angerufen .
An mehr kann ich mich nicht mehr erinnern

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# mixtral_th1 #
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Mein Name ist DEbi17FG , und am diesem Tag war ich Zeugin eines Autounfalls .
Ich habe beobachtet , wie ein Paar auf der linken Straßenseite entlanglief – mit einem Kinderwagen .
Und der Mann spielte , während er lief , mit was auch immer das in seiner Hand war – vermutlich ein Ball .
Dieses Objekt entglitt ihm und rollte auf die Straße .
Auf der rechten Straßenseite befand sich zugleich eine Frau , die ihre Einkäufe in ihr Auto einlud .
Sie hatte zwar einen Hund dabei , der nicht angeleint war .
Und als dieser den Ball kommen sah , rannte er auf die Straße und begann zu bellen .
Zu dem Zeitpunkt kamen auch schon zwei Autos .
Das erste Auto bremste zum Glück scharf , und dem Hund ging es gut .
Dem zweiten Fahrzeug blieb nicht genügend Zeit , rechtzeitig zu bremsen , was einen kleinen Auffahrunfall zur Folge hatte .
Der Mann half der Frau anschließend , die Einkäufe von der Straße aufzuheben , und hielt den Hund in ihren Armen , um ihn aus der Gefahrenzone zu bringen .
Später wurde nur noch die Polizei gerufen .
An mehr kann ich mich nicht erinnern . "

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# transgec_th1 #
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okay also mein Name ist DEbi17FG
und an dem Tag war ich Zeugin eines Autounfalls .
Ich habe beobachtet , wie ein Pärchen auf der linken Straßenseite entlanglief mit einem Kinderwagen .
und der Mann spielte , während er am Laufen war , mit einem , ich weiß nicht , ob das ein Fußball war , aber auf jeden Fall einen Ball in der Hand .
Dieser entglitt ihm und rannte auf der Straße und rollte auf der Straße zu .
Auf der rechten Straßenseite befand sich zugleich eine Frau , die ihre Einkäufe in das Auto äh reinpackte .
Sie hatte aber einen Hund dabei .
Der war nicht an der Leine .
Und als der Hund den Ball sah , wie es auf ihn zuraste , rannte es auf der Straße und bellte .
Gleichzeitig sind zwei Autos am kommen gewesen .
und das erste Auto bremste zum Glück äh scharf .
und ja , dem Hund ging es gut .
und das zweite Auto hatte keine Zeit , um zu bremsen , um rechtzeitig zu bremsen .
also entstand dadurch ein kleiner Autounfall .
und der Mann half noch der Frau mit den Einkäufen in dem , ja , in dem die Einkäufe von der Straße aufzuheben
Sie hatte auch den Hund aus der Gefahr , also quasi in der Nähe , in ihren Arm gehalten .
Und ja , später wurde nur noch die Polizei angerufen .
An mehr kann ich mich nicht mehr erinnern .

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#                              METADATA: DEBI17FG_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:           DEbi17FG
# Language Count:        8
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     31
# Gender:                female
# Country:               GRC
# Birthplace:            GRC
# 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: 4; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     7. Korean [kor] — L2
#        Group: Korean
#        Word Order: SOV
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi17FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi17FG_fsD
# Created:               2019-03-07
# Tokens:                218
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#