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# ctok #
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äh ich habe gestern äh ein Unfall äh mitbekommen
ich war Zeugin von diesem Unfall
und zwar fing es so an
äh ein Pärchen ein Mann und eine Frau mit einem Kinderwagen äh liefen Richtung des Parkplatzes
äh der Mann hatte ein Ball bei sich
und hat mit dem herumgespielt
er hat ihn hoch und runter geworfen auf der Straße während er weitergelaufen ist zusammen mit der Frau
und äh auf der anderen Seite äh stand äh eine Frau
die hat gerade ihre Einkäufe in ihrer Wagen geräumt
und sie hatte auch ein Hund dabei
und äh dem Mann ist der Ball aus der Hand gerutscht
und über die Straße rüber
der Hund hat das mitbekommen
und ist auf die Straße gerannt
und hat dabei gebellt
äh währenddessen also genau in diesem Moment äh sind zwei Autos da entlanggefahren
und die der erste Autofahrer ist abrupt stehen geblieben weil
äh der erste Autofahrer ist abrupt stehen geblieben
und daraufhin ist ihm der zweite Autofahrer hinten reingefahren
äh und danach haben die Autofahrer die Polizei gerufen
das ist äh Fall F16

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# mbartgec_th1 #
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Ich habe gestern äh einen Unfall gehabt äh mitbekommen
Ich war Zeugin von diesem Unfall .
Und zwar fing es so an
Ein Pärchen , ein Mann und eine Frau mit einem Kinderwagen ähnellen Richtung des Parkplatzes
ähner Mann hatte einen Ball bei sich
und hat mit dem herumgespielt .
Er hat ihn hoch und runter geworfen auf der Straße während er weitergelaufen ist mit der Frau .
Und äh auf der anderen Seite stand äh eine Frau .
Die hat gerade ihre Einkäufe in ihren Wagen geräumt
Und sie hatte auch einen Hund dabei
Und äh dem Mann ist der Ball aus der Hand gerutscht .
und über die Straße rüber
Der Hund hat das mitbekommen
und ist auf die Straße gerannt .
und hat dabei gebellt
Währenddessen also genau in diesem Moment sind zwei Autos da entlanggefahren .
Und der erste Autofahrer ist abrupt stehen geblieben , weil
Äh der erste Autofahrer ist abrupt stehen geblieben
Und daraufhin ist ihm der zweite Autofahrer hinten reingefahren .
Und danach haben die Autofahrer die Polizei gerufen .
Das ist im Fall F16

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# mixtral_th1 #
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Ah , ich habe gestern einen Unfall beobachtet .
Ich war Zeugin dieses Unfalls .
Und zwar begann es so : Ein Paar , ein Mann und eine Frau mit einem Kinderwagen , liefen zum Parkplatz .
Der Mann hatte einen Ball bei sich und spielte damit herum .
Er warf ihn hoch und runter auf der Straße , während er weiterging zusammen mit der Frau .
Auf der anderen Seite stand eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ihren Wagen räumte .
Sie hatte auch einen Hund dabei .
Und dem Mann rutschte der Ball aus der Hand und über die Straße .
Der Hund bemerkte das und rannte auf die Straße , während er bellte .
In diesem Moment fuhren gerade zwei Autos vorbei .
Der erste Fahrer hielt abrupt an , weil
der erste Fahrer hielt abrupt an
Und daraufhin fuhr der zweite Fahrer hinten dagegen .
Anschließend riefen die Autofahrer die Polizei .
Das ist Fall F16.

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# transgec_th1 #
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äh ich habe gestern äh einen Unfall äh mitbekommen
Ich war Zeugin von diesem Unfall .
Und zwar fing es so an .
äh ein Pärchen , ein Mann und eine Frau mit einem Kinderwagen , liefen äh in Richtung des Parkplatzes .
Äh , der Mann hatte einen Ball bei sich .
und hat mit dem herumgespielt .
Er hat ihn hoch und runter geworfen auf der Straße , während er weitergelaufen ist zusammen mit der Frau .
und äh auf der anderen Seite stand äh eine Frau .
Die hat gerade ihre Einkäufe in ihrem Wagen geräumt .
und sie hatte auch einen Hund dabei .
und äh , dem Mann ist der Ball aus der Hand gerutscht .
und über die Straße rüber
Der Hund hat das mitbekommen .
und ist auf die Straße gerannt .
und hat dabei gebellt .
äh währenddessen also genau in diesem Moment sind zwei Autos da entlanggefahren .
und der erste Autofahrer ist abrupt stehen geblieben , weil
Äh , der erste Autofahrer ist abrupt stehen geblieben .
und daraufhin ist ihm der zweite Autofahrer hinten reingefahren .
äh und danach haben die Autofahrer die Polizei gerufen .
Das ist äh Fall F 16

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI68FG_FSD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEbi68FG
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            currently unemployed / other
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 216 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Greek [ell] — L2
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#        Exposure: duration: 216 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi68FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi68FG_fsD
# Created:               —
# Tokens:                180
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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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