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# ctok #
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guten Tag
ich bin DEbi82FT
und ich habe den Vorfall von F16 beobachtet
äh es war eine ein Mann also eine Familie
ein Mann und seine Frau und ein Kinderwagen die über die Straße gingen und der äh Ball über die Straße gerollt ist
denn ist ein Auto gekommen und hat kurzfristig gebremst wegen dem Ball
und vom hinten kam ein anderes Auto was dann an ihn geknallt ist weil er so kurzfristig gebremst hat
und dann ist der Mann den den Ball heruntergefallen ist
mit Panik äh hat er dann
drüben stand eine frau mit ein Hund die ihr Einkauf in ihr Auto sortiert hat
und ihre ihr Einkauf ist heruntergfallen weil sie auch Schock bekommen hat
der Hund hat sehr doll gebellt
und der Mann ist dann herübergerannt und hat in Panik geholfen die Sachen aufzuheben
ist dann auch äh zum Auto gegangen
und hat geguckt was da passiert ist
und der Autofahrer der den Unfall gemacht hat hat dann auch die Polizei gerufen
ja

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Ich bin DEbi82FT
Und ich habe den Vorfall von F16 beobachtet
Es war ein Mann also eine Familie .
ein Mann und seine Frau und ein Kinderwagen die über die Straße gingen und der äh Ball über die Straße gerollt ist
Dann ist ein Auto gekommen und hat kurzfristig gebremst wegen des Balls .
Und vom hinten kam ein anderes Auto , was dann an ihn geknallt ist , weil er so kurzfristig gebremst hat
Und dann ist der Mann , der den Ball heruntergefallen hat .
Mit Panik äh hat er dann
Drüben stand eine Frau mit einem Hund , die ihren Einkauf in ihrem Auto sortiert hat
Und ihr Einkauf ist heruntergefallen , weil sie auch einen Schock bekommen hat
Der Hund hat sehr doll gesprochen
Und der Mann ist dann herübergerannt und hat in Panik geholfen die Sachen aufzuheben
ist dann auch zum Auto gegangen .
und hat geguckt was da passiert ist .
Und der Autofahrer , der den Unfall gemacht hat , hat dann auch die Polizei gerufen
Ja

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
ich bin Debi82FT und ich habe den Vorfall von F16 beobachtet .
Äh , es war ein Mann , also eine Familie : ein Mann , seine Frau und ein Kinderwagen , die über die Straße gingen , und der Ball rollte über die Straße .
Denn als ein Auto kam , hat es kurzfristig gebremst wegen dem Ball .
Und von hinten kam ein anderes Auto , das dann gegen ihn knallte , weil er so kurzfristig gebremst hatte .
Und dann fiel der Mann , der den Ball fallen ließ , in Panik äh auf .
Er stand drüben eine Frau mit einem Hund , die ihr Einkauf in ihr Auto einlud , und ihre Einkäufe sind heruntergefallen , weil sie auch einen Schock bekam .
Der Hund hat sehr laut gebellt .
Und der Mann rannte äh in Panik hinüber und half , die Sachen aufzuheben ,
ging dann auch äh zum Auto ,
schaute , was dort passiert war .
Und der Autofahrer , der den Unfall verursacht hatte , rief dann auch die Polizei .
Ja .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
Ich bin DEbi82FT .
und ich habe den Vorfall von F 16 beobachtet .
äh es war ein Mann , also eine Familie .
ein Mann und seine Frau und ein Kinderwagen , die über die Straße gingen und der äh Ball über die Straße gerollt ist
denn es ist ein Auto gekommen und hat kurzfristig gebremst wegen des Balls .
und von hinten kam ein anderes Auto , was dann an ihn geknallt ist , weil er so kurzfristig gebremst hat .
und dann ist der Mann , der den Ball heruntergefallen hat ,
mit Panik äh hat er dann
Drüben stand eine Frau mit einem Hund , die ihren Einkauf in ihrem Auto sortiert hat .
und ihr Einkauf ist heruntergefallen , weil sie auch einen Schock bekommen hat .
Der Hund hat sehr doll gebellt .
und der Mann ist dann herübergerannt und hat in Panik geholfen , die Sachen aufzuheben .
ist dann auch äh zum Auto gegangen .
und hat geguckt , was da passiert ist .
und der Autofahrer , der den Unfall gemacht hat , hat dann auch die Polizei gerufen .
ja

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI82FT_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:           DEbi82FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ 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. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi82FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi82FT_fsD
# Created:               2019-02-12
# Tokens:                167
# 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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