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# ctok #
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guten Tag
mein Name ist DEbi52FR
Fallnummer F16
äh äh ich bin Zeugin geworden einer eines Auffahrunfalls am 23. Januar 2019 äh um in etwa neun Uhr morgens auf dem Weg äh zur Arbeit
äh ich habe ein äh Mann und seine Frau gesehen mit Kinderwagen die die Straße überqueren wollten
der Mann war äh dabei mit einem Ball zu dribbeln woraufhin der Ball auf die Straße rollte und äh der Mann dem Ball hinterherlief
gegenüber auf der anderen Straßenseite äh war eine Frau dabei äh Einkäufe in ihren in ihr Auto zu laden
und der Hund den sie dabei in der Hand hatte äh sprang ebenfalls auf die Straße
und bellte äh den Ball an
es Auto was auf der Straße fuhr äh musste deshalb abrupt anhalten äh woraufhin das zweite Auto was hinter äh dem vorderen Auto was anhielt äh fuhr äh auch abrupt anhalten musste und äh auf das erste Auto rauffuhr

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Mein Name ist Debi52FR
Fallnummer F16
äh äh ich bin Zeugin geworden von einem Auffahrunfalls am 23. Januar 2019 äh um etwa neun Uhr morgens auf dem Weg äh zur Arbeit .
Ich habe einen äh Mann und seine Frau gesehen mit Kinderwagen die die Straße überqueren wollten
Der Mann war äh dabei mit einem Ball zu dribbeln woraufhin der Ball auf die Straße rollte und äh der Mann hinterherlief
gegenüber auf der anderen Straßenseite war eine Frau dabei , Einkäufe in ihrem Auto zu laden
und der Hund , den sie dabei in der Hand hatte , sprang ebenfalls auf die Straße .
und bellte äh den Ball an
Das Auto , was auf der Straße fuhr , musste sich deshalb abrupt anhalten äh woraufhin das zweite Auto , das hinter dem vorderen Auto fuhr , fuhr auch abrupt anhalten und äh auf das erste Auto fuhr .

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
mein Name ist DEbi52FR .
Fallnummer F1.
Ich bin am 23. Januar 2019 gegen neun Uhr morgens auf dem Weg zur Arbeit Zeugin eines Auffahrunfalls geworden .
Ich habe einen Mann und seine Frau mit Kinderwagen gesehen , die die Straße überqueren wollten .
Der Mann war dabei , mit einem Ball zu dribbeln , als dieser auf die Straße rollte .
Der Mann lief dem Ball hinterher .
Gegenüber auf der anderen Straßenseite war eine Frau dabei , Einkäufe in ihr Auto zu laden .
Der Hund , den sie dabei in der Hand hatte , sprang ebenfalls auf die Straße .
und bellte den Ball an .
Ein Auto , das auf der Straße fuhr , musste deshalb abrupt anhalten .
Das zweite Auto , das hinter dem vorderen Auto anhielt , musste ebenfalls abrupt anhalten und fuhr auf das erste Auto auf .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
Mein Name ist DEbi52FR .
Fallnummer F16
äh äh , ich bin Zeugin eines Auffahrunfalls am 23. Januar 2019 äh um etwa neun Uhr morgens auf dem Weg äh zur Arbeit .
äh ich habe einen äh Mann und seine Frau gesehen mit Kinderwagen , die die Straße überqueren wollten .
Der Mann war äh dabei mit einem Ball zu dribbeln , woraufhin der Ball auf die Straße rollte und äh der Mann dem Ball hinterherlief .
Gegenüber auf der anderen Straßenseite war eine Frau dabei , äh Einkäufe in ihr Auto zu laden .
und der Hund , den sie dabei in der Hand hatte , sprang ebenfalls auf die Straße .
und bellte äh den Ball an .
es Auto , was auf der Straße fuhr , musste deshalb abrupt anhalten , woraufhin das zweite Auto , was hinter dem vorderen Auto anhielt , äh fuhr und äh auch abrupt anhalten musste und äh auf das erste Auto rauffuhr .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI52FR_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:           DEbi52FR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     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: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Chinese [zho] — L2
#        Group: Chinese
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi52FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi52FR_fsD
# Created:               2019-01-24
# Tokens:                155
# Clauses:               10
#
# ================================================================================
#                                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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