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# ctok #
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Ich war gerade auf dem Weg zu meiner Freundin
dabei sah ich dass eine Frau mit ihrem Kinderwagen lief
und ein Mann neben ihr mit einem Ball spielte
dabei liefen sie auf den Parkplatz .
Eine weiteren Frau packte dabei ihre Einkäufe in ihr Auto ,
neben ihr stand ihr Hund .
Der Mann ließ den Ball aus seiner Hand fallen
und der Hund rannte diesem hinterher ,
in diesem Moment fuhr ein blaues Auto
und hinter diesem ein weißes Auto auf den Parkplatz .
Das blaue Auto machte wegen dem Hund , welcher vor das Auto rannte eine Vollbremse ,
darauf hin fuhr das weiße Auto in das blaue Auto herein .
Der Mann , welcher mit dem Ball spielte hatte daraufhin der Frau mit dem Hund mit ihren Einkäufen geholfen .
Der Fahrer des blauen Autos alamierte Sie darauf hin .

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# mbartgec_th1 #
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Ich war gerade auf dem Weg zu meiner Freundin .
dabei sah ich eine Frau mit ihrem Kinderwagen .
und ein Mann neben ihr mit einem Ball spielte
dabei liefen sie auf den Parkplatz .
Eine weitere Frau packte dabei ihre Einkäufe in ihr Auto .
neben ihr stand ihr Hund .
Der Mann ließ den Ball aus seiner Hand fallen
Und der Hund rannte diesem hinterher .
In diesem Moment fuhr ein blaues Auto
und hinter diesem ein weißes Auto auf dem Parkplatz .
Das blaue Auto machte wegen dem Hund , welcher vor dem Auto brach , eine Vollbremse .
darauf hinfuhr das weiße Auto in das blaue Auto hinein .
Der Mann , welcher mit dem Ball spielte , hatte daraufhin der Frau mit dem Hund mit ihren Einkäufen geholfen .
Der Fahrer des blauen Autos alertierte Sie darauf hin .

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# mixtral_th1 #
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Ich war gerade auf dem Weg zu meiner Freundin ,
dabei sah ich , dass eine Frau mit ihrem Kinderwagen lief
und ein Mann neben ihr mit einem Ball spielte .
Sie liefen dabei auf den Parkplatz .
Eine weitere Frau packte dabei ihre Einkäufe in ihr Auto , neben ihr stand ihr Hund .
Der Mann ließ den Ball aus seiner Hand fallen und der Hund rannte diesem hinterher .
In dem Moment fuhren ein blaues und ein weißes Auto auf den Parkplatz .
Das blaue Auto bremste voll , weil der Hund vor das Auto rannte und daraufhin fuhr das weiße Auto in das blaue Auto hinein .
Der Mann , der mit dem Ball spielte , half anschließend der Frau mit dem Hund und ihren Einkäufen .
Danach alarmierte der Fahrer des blauen Autos die Frau .

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# transgec_th1 #
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Ich war gerade auf dem Weg zu meiner Freundin .
Dabei sah ich , dass eine Frau mit ihrem Kinderwagen lief .
und ein Mann neben ihr mit einem Ball spielte .
Dabei liefen sie auf den Parkplatz .
Eine weitere Frau packte dabei ihre Einkäufe in ihr Auto .
Neben ihr stand ihr Hund .
Der Mann ließ den Ball aus seiner Hand fallen .
und der Hund rannte diesem hinterher ;
In diesem Moment fuhr ein blaues Auto .
und hinter diesem ein weißes Auto auf dem Parkplatz .
Das blaue Auto machte wegen des Hundes , welcher vor dem Auto rannte , eine Vollbremse .
Darauf hin fuhr das weiße Auto in das blaue Auto herein .
Der Mann , welcher mit dem Ball spielte , hatte daraufhin der Frau mit dem Hund mit ihren Einkäufen geholfen .
Der Fahrer des blauen Autos alarmierte Sie darauf hin .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI81FT_FWD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_02
# Original ID:           task_02
#
#   Title:
#     formal-written: written witness report for the police (digital, typed on
#     laptop)
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, please imagine that the police have asked you to record
#     your account on their  voicemail, which is specifically used to collect
#     testimonies. They said something like  (change voice a bit to sound more
#     official): “We have an extra phone number for minor  traffic incidents,
#     please call it and recount what you saw over voicemail. We will keep the
#     voicemail in our records. Please share your case number at the beginning;
#     this is F16.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             formal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi81FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     15
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          9
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: 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
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi81FT_fwD.exb
# Original ID:           DEbi81FT_fwD
# Created:               2019-01-22
# Tokens:                143
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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