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# ctok #
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guten Tag
ich rufe Sie an um Ihnen zu der Fallnummer F16 zu berichten
und zwar bin ich Zeuge eines Unfalls geworden
äh ich habe gesehen wie ein Pärchen den Gehweg entlang ging
und äh der Herr oder ein Mann dabei aus diesem Pärchen einen Ball dribbelte
dieser Ball ist dann an der Gehwegkante abgeprallt
und über einen Parkplatz gerollt
und auf diesem Parkplatz befanden sich auch noch zwei andere Menschen die gerade aus ihrem Auto aus ihrem Kofferraum einen Einkauf äh auf den Boden stellten
und einen Hund dabei hatten
und als der Hund den ihm entgegenkommenden äh Ball sah ist er auf diesen Ball zugerannt
und vor ein dem Hund entgegenkommendes Auto gerannt
und dieses Auto hat daraufhin eine Vollbremsung eingelegt
hinter diesem Auto war befand sich noch ein anderes Auto was auch den Parkplatz entlangfuhr
und weil dieses Auto eine Vollbremsung hinlegte äh ist das dahinter fahrende Auto diesem Auto hinten hereingefahren
äh und daraufhin ist der Mann der vorher gedribbelt hat zum Auto gegangen
und die Autofahrer sind ausgestiegen
und haben die Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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guten Tag
Ich rufe Sie an , um Ihnen über die Fallnummer F16 zu berichten
Und zwar bin ich Zeuge eines Unfalls geworden .
Ich habe gesehen , wie ein Pärchen den Gehweg entlang ging .
Und äh , der Herr oder ein Mann , der aus diesem Pärchen einen Ball dribbelte
Dieser Ball ist dann an der Gehwegkante abgeprallt
und über einen Parkplatz gerollt
Und auf diesem Parkplatz befanden sich auch noch zwei andere Menschen , die gerade aus ihrem Auto aus ihrem Kofferraum einen Einkauf äh auf den Boden stellten
und einen Hund dabei hatten
und als der Hund den ihm entgegenkommenden äh Ball sah , ist er auf diesen Ball zugerannt .
und vor ein dem Hund entgegenkommendes Auto gerannt
Dieses Auto hat daraufhin eine Vollbremsung eingelegt
Hinter diesem Auto war befand sich noch ein anderes Auto , was auch den Parkplatz entlangfuhr
Und weil dieses Auto eine Vollbremsung hinlegte , ist das dahinter fahrende Auto diesem Auto hinten hereingefahren .
Und daraufhin ist der Mann , der vorher gedribbelt hat , zum Auto gegangen
und die Autofahrer sind ausgestiegen
und haben die Polizei gerufen

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
ich rufe Sie an , um Ihnen zum Fallnummer F16 zu berichten .
Und zwar bin ich Zeuge eines Unfalls geworden .
Ich habe gesehen , wie ein Paar den Gehweg entlang ging und zwar der Herr oder ein Mann dribbelte dabei einen Ball , der an der Gehwegkante abprallte und über einen Parkplatz rollte .
Auf diesem Parkplatz befanden sich auch noch zwei andere Personen , die gerade etwas aus ihrem Kofferraum holten und einen Hund hatten .
Als der Hund den Ball sah , der ihm entgegenkam , ist er auf diesen zugerannt .
Dabei ist er vor ein Auto gerannt , das ihm entgegenkam .
Dieses Auto hat daraufhin eine Vollbremsung eingelegt .
Hinter diesem Auto befand sich noch ein anderes , das ebenfalls den Parkplatz entlangfuhr .
Weil dieses Auto eine Vollbremsung hinlegte , ist das dahinter fahrende Auto diesem hinten hineingefahren .
Daraufhin ist der Mann , der vorher gedribbelt hat , zum Auto gegangen .
Die Autofahrer sind ausgestiegen .
Sie haben die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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Guten Tag
Ich rufe Sie an , um Ihnen zu der Fallnummer F16 zu berichten .
und zwar bin ich Zeuge eines Unfalls geworden .
äh ich habe gesehen , wie ein Pärchen den Gehweg entlang ging .
und äh , der Herr oder ein Mann dabei aus diesem Pärchen einen Ball dribbelte .
Dieser Ball ist dann an der Gehwegkante abgeprallt .
und über einen Parkplatz gerollt .
und auf diesem Parkplatz befanden sich auch noch zwei andere Menschen , die gerade aus ihrem Auto aus ihrem Kofferraum einen Einkauf äh auf den Boden stellten .
und einen Hund dabei hatten .
und als der Hund den ihm entgegenkommenden äh Ball sah , ist er auf diesen Ball zugerannt .
und vor ein dem Hund entgegenkommendes Auto gerannt
und dieses Auto hat daraufhin eine Vollbremsung eingelegt .
hinter diesem Auto befand sich noch ein anderes Auto , was auch den Parkplatz entlangfuhr .
Und weil dieses Auto eine Vollbremsung hinlegte , ist das dahinter fahrende Auto diesem Auto hinten hereingefahren .
äh und daraufhin ist der Mann , der vorher gedribbelt hat , zum Auto gegangen .
und die Autofahrer sind ausgestiegen .
und haben die Polizei gerufen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI11MR_FSD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                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:           DEbi11MR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     24
# Gender:                male
# Country:               UKR
# Birthplace:            UKR
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ 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: 2; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 216 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi11MR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi11MR_fsD
# Created:               2018-12-20
# Tokens:                178
# 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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#