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# ctok #
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F16
ich habe gestern eine Frau und wahrscheinlich ihr Kind also ein Jungen gesehen die eine Straße überqueren wollten
der Junge hielt in seiner Hand ein Ball mit dem er auch herumspielte indem er ihn hüpfen lassen ließ
und äh währenddessen packte auf der anderen Straßenseite eine Frau äh ihre Einkaufssachen aus
und sie hatte außerdem ein Hund mit ihr
und der Junge ließ sein Ball aus der Hand fallen woraufhin der Hund äh dem Ball hinterjagen wollte
und in dem Moment kamen zwei Autos
und das erste Auto musste anhalten wegen dem Hund
und dabei ist das hintere Auto ins vordere Auto reingefahren
daraufhin sind da zwei Männer ausgestiegen
der Mann der anhielt wollte die Polizei rufen
währenddessen hatte der Junge der Frau geholfen ihre Sachen wieder in ihre Einkaufstüte zu packen weil die rausgefallen sind dadurch dass der Hund an der Leine gezogen hat
und dann ist der Junge zu dem Mann gegangen der aus dem ersten Auto gestiegen ist um mit ihm zu reden weil er die Polizei rufen wollte

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# mbartgec_th1 #
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F16
Ich habe gestern eine Frau und wahrscheinlich ihr Kind also einen Jungen gesehen , die eine Straße überqueren wollten
Der Junge hielt in seiner Hand einen Ball mit dem er auch herumspielen konnte , indem er ihn hüpfen ließ
Und währenddessen packte auf der anderen Straßenseite eine Frau äh ihre Einkaufssachen aus .
Und sie hatte außerdem einen Hund mit sich .
Und der Junge ließ seinen Ball aus der Hand fallen , woraufhin der Hund den Ball hinterjagen wollte
Und in dem Moment kamen zwei Autos .
Und das erste Auto musste anhalten wegen des Hundes .
Und dabei ist das hintere Auto ins vordere Auto reingefahren .
daraufhin sind da zwei Männer ausgestiegen .
Der Mann , der anhielt , wollte die Polizei rufen
Währenddessen hatte der Junge der Frau geholfen ihre Sachen wieder in ihre Einkaufstüte zu packen , weil die rausgefallen sind dadurch dass der Hund an die Leine gezogen hat
Und dann ist der Junge zu dem Mann gegangen , der aus dem ersten Auto gestiegen ist , um mit ihm zu reden , weil er die Polizei rufen wollte

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# mixtral_th1 #
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Ich sah gestern eine Frau und wahrscheinlich ihr Kind , also einen Jungen , der eine Straße überqueren wollte .
Der Junge hielt in seiner Hand einen Ball , mit dem er herumspielte , indem er ihn hüpfen ließ .
Und währenddessen packte auf der anderen Straßenseite eine Frau , ähnlich wie er , ihre Einkaufstaschen aus und sie hatte außerdem einen Hund bei sich .
Und der Junge ließ seinen Ball aus Versehen fallen , woraufhin der Hund dem Ball hinterherjagen wollte .
Und in dem Moment kamen zwei Autos .
Und das erste Auto musste anhalten , weil ein Hund auf der Fahrbahn war .
Und dabei fuhr das hintere Auto ins vordere Auto .
Daraufhin stiegen zwei Männer aus .
Der Mann , der angehalten hatte , wollte die Polizei rufen .
Währenddessen half der Junge der Frau , ihre Sachen wieder in ihre Einkaufstüte zu packen , weil sie herausgefallen waren , da der Hund an der Leine zog .
Und dann ging der Junge zu dem Mann , der aus dem ersten Auto gestiegen war , um mit ihm zu reden , weil er die Polizei rufen wollte .

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# transgec_th1 #
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F16
Ich habe gestern eine Frau und wahrscheinlich ihr Kind , also einen Jungen , gesehen , die eine Straße überqueren wollten .
Der Junge hielt in seiner Hand einen Ball , mit dem er auch herumspielte , indem er ihn hüpfen lassen ließ .
und äh währenddessen packte auf der anderen Straßenseite eine Frau äh ihre Einkaufssachen aus .
und sie hatte außerdem einen Hund mit ihr .
und der Junge ließ seinen Ball aus der Hand fallen , woraufhin der Hund äh dem Ball hinterjagen wollte .
und in dem Moment kamen zwei Autos .
und das erste Auto musste wegen des Hundes anhalten .
und dabei ist das hintere Auto ins vordere Auto reingefahren .
Daraufhin sind da zwei Männer ausgestiegen .
Der Mann , der anhielt , wollte die Polizei rufen .
Währenddessen hatte der Junge der Frau geholfen , ihre Sachen wieder in ihre Einkaufstüte zu packen , weil die rausgefallen sind dadurch , dass der Hund an der Leine gezogen hat .
und dann ist der Junge zu dem Mann gegangen , der aus dem ersten Auto gestiegen ist , um mit ihm zu reden , weil er die Polizei rufen wollte .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI78MT_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:           DEbi78MT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi78MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi78MT_fsD
# Created:               2018-11-26
# Tokens:                173
# Clauses:               13
#
# ================================================================================
#                                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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