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# ctok #
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äh hallo
ich rufe gerade äh wegen dem Fall F16 an
ich habe gerade beobachtet dass äh ich denke es war ein Paar oder Mutter mit Sohn
und äh der Sohn hatte einen Ball in der Hand
und die wollten gerade über die Straße gehen
und gegenüber der Straße war eine Frau mit einem Baby und einem Hund war das ein Baby und einem Hund
ja genau auf jeden Fall mit einem Hund
und äh der Ball ist von dem Sohn oder von dem Mann der Frau über die Straße gerollt
und in dem Zeitpunkt kam äh wollten zwei Autos um die Ecke biegen
und die waren sehr nah aneinander
und sind dann während der Ball auf die Straße gerollt ist aneinandergeknallt
und der Mann ist dann sofort auf die Straße zugerannt
und äh wollte den Ball nehmen
und während er den Ball nehmen wollte ist der Hund auch noch auf die Straße gekommen
und dann hat der Mann äh gesehen dass die beiden einen Unfall gebaut haben
und ist sofort zu den beiden Herren gegangen
und äh ich denke er hat erstmal gefragt was da passiert ist
und hat dann auch die Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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äh hallo
Ich rufe gerade äh wegen des Fall F16 an
Ich habe gerade beobachtet , dass äh ich denke es war ein Paar oder eine Mutter mit Sohn
Und äh , der Sohn hatte einen Ball in der Hand .
Und die wollten gerade über die Straße gehen
Und gegenüber der Straße war eine Frau mit einem Baby und einem Hund . War das ein Baby und ein Hund
Ja genau , auf jeden Fall mit einem Hund .
Und äh , der Ball ist von dem Sohn oder von dem Mann der Frau über die Straße gerollt
Und in dem Zeitpunkt kamen ähne zwei Autos um die Ecke .
Und die waren sehr nah aneinander .
und sind dann während der Ball auf die Straße gerollt ist aneinander geknallt .
und der Mann ist dann sofort auf die Straße zugerannt .
Und äh wollte den Ball nehmen .
Und während er den Ball nehmen wollte ist der Hund auch noch auf die Straße gekommen .
Und dann hat der Mann äh gesehen , dass die beiden einen Unfall gebaut haben .
und ist sofort zu den beiden Herren gegangen
Und ich denke , er hat erstmal gefragt , was da passiert ist .
und hat dann auch die Polizei gerufen

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
ich rufe gerade wegen des Falls F16 an .
Ich habe beobachtet , dass ein Paar oder eine Mutter mit Sohn , denke ich , die Straße überqueren wollten .
Der Sohn hatte einen Ball in der Hand .
Gegenüber der Straße war eine Frau mit Baby und Hund .
Genau , auf jeden Fall mit einem Hund .
Der Ball des Sohnes oder des Mannes der Frau rollte über die Straße , als just in diesem Moment zwei Autos um die Ecke biegen wollten .
Sie waren sehr nah aneinander und sind zusammengeprallt , als der Ball auf die Straße rollte .
Der Mann rannte sofort auf die Straße , wollte den Ball nehmen .
In dem Moment , als er den Ball nehmen wollte , kam auch der Hund auf die Straße .
Dann sah der Mann , dass die beiden einen Unfall hatten und ging sofort zu ihnen .
Ich denke , er hat zunächst gefragt , was passiert ist , und dann die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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äh hallo
Ich rufe gerade äh wegen des Falles F16 an .
Ich habe gerade beobachtet , dass , äh ich denke , es ein Paar oder Mutter mit Sohn war .
und äh , der Sohn hatte einen Ball in der Hand .
und die wollten gerade über die Straße gehen .
und gegenüber der Straße war eine Frau mit einem Baby und einem Hund , das war ein Baby und ein Hund .
ja genau , auf jeden Fall mit einem Hund
und äh , der Ball ist von dem Sohn oder von dem Mann der Frau über die Straße gerollt .
und zu dem Zeitpunkt kamen äh wollten zwei Autos um die Ecke biegen .
und die waren sehr nah aneinander .
und sind dann , während der Ball auf die Straße gerollt ist , aneinandergeknallt .
und der Mann ist dann sofort auf die Straße zugerannt .
und äh wollte den Ball nehmen .
Und während er den Ball nehmen wollte , ist der Hund auch noch auf die Straße gekommen .
und dann hat der Mann äh gesehen , dass die beiden einen Unfall gebaut haben .
und ist sofort zu den beiden Herren gegangen .
Und äh , ich denke , er hat erstmal gefragt , was da passiert ist .
und hat dann auch die Polizei gerufen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI29FT_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:           DEbi29FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     23
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi29FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi29FT_fsD
# Created:               2019-02-08
# Tokens:                195
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#