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# ctok #
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hallo Sophie
äh ich habe gerade ein Autounfall miterlebt
und zwar äh war ich aufm Parkplatz
und äh zwei äh ein Ehepaar ist äh neben mir gelaufen
und links eine Frau die äh ihre Einkaufstüten ausgepackt hat
äh und hatte sie hatte ein Hund an einer Leine
und zwei Autos sind reingefahren in den Parkplatz beziehungsweise abgebogen
und dem Mann fällt sein Ball äh aus der Hand
und äh der rollt vors Auto
in dem Moment äh kommt der Hund an
und bellt irgendwie den Mann an
auf jeden Fall musste das blaue Auto stark bremsen
und äh dann ist eben ein Auffahrunfall passiert
weil hinter dem Blauen äh war noch ein weißer Wagen
und äh der ist dann aufgefahren auf den blauen Wagen
und ja das war die Situation heute grade eben
wollte ich dir nur kurz berichten

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# mbartgec_th1 #
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Hallo Sophie
Ich habe gerade einen Autounfall miterlebt .
Und zwar war ich auf dem Parkplatz .
Und äh zwei äh ein Ehepaar ist äh neben mir gelaufen .
und links eine Frau , die ihre Einkaufstüten ausgepackt hat
Und sie hatte einen Hund an einer Leine .
und zwei Autos sind reingefahren in den Parkplatz beziehungsweise abgebogen
Und dem Mann fällt sein Ball äh aus der Hand .
Und äh der rollt vors Auto .
In dem Moment kommt der Hund an
und bellt irgendwie den Mann an .
Auf jeden Fall musste das blaue Auto stark bremsen
Und äh dann ist eben ein Auffahrunfall passiert .
weil hinter dem blauen äh war noch ein weißer Wagen
Und äh , der ist dann aufgefahren in den blauen Wagen .
Und ja das war die Situation heute grade eben
wollte ich dir nur kurz berichten

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# mixtral_th1 #
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Hallo Sophie ,
äh ich habe gerade einen Autounfall miterlebt .
Und zwar , äh war ich auf dem Parkplatz .
Und äh ein Ehepaar ist neben mir gelaufen .
Links von mir hat eine Frau ihre Einkaufstüten ausgepackt .
Äh und sie hatte einen Hund an der Leine .
Und zwei Autos sind in den Parkplatz eingefahren beziehungsweise abgebogen .
Dem Mann fällt sein Ball äh aus der Hand .
Und äh er rollt vor das Auto .
In dem Moment kommt der Hund än gelaufen und bellt den Mann an .
Auf jeden Fall musste das blaue Auto stark bremsen .
Und äh dann ist eben ein Auffahrunfall passiert .
Weil hinter dem Blauen äh war noch ein weißer Wagen .
Und äh der ist aufgefahren auf den blauen Wagen .
Und ja , das war die Situation heute gerade eben .
Ich wollte dir nur kurz berichten .

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# transgec_th1 #
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Hallo Sophie
äh ich habe gerade einen Autounfall miterlebt
Und zwar war ich aufm Parkplatz .
und äh zwei , äh ein Ehepaar ist äh neben mir gelaufen .
und links eine Frau , die äh ihre Einkaufstüten ausgepackt hat .
äh und sie hatte einen Hund an einer Leine .
und zwei Autos sind reingefahren in den Parkplatz beziehungsweise abgebogen .
und dem Mann fällt sein Ball äh aus der Hand .
und äh , der rollt vors Auto .
In dem Moment kommt äh der Hund an .
und bellt irgendwie den Mann an .
Auf jeden Fall musste das blaue Auto stark bremsen .
und äh dann ist eben ein Auffahrunfall passiert .
weil hinter dem Blauen äh war noch ein weißer Wagen
und äh , der ist dann aufgefahren auf den blauen Wagen .
Und ja , das war die Situation heute grade eben .
wollte ich dir nur kurz berichten .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO38FD_ISD                             
# ================================================================================
#
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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:               mono
# 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-L1
# Tokens:                41953
# Texts:                 256
# Learners:              64
# 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_03
# Original ID:           task_03
#
#   Title:
#     informal-spoken: voice message (via WhatsApp) to a friend
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an einen Freund
#
#   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 […] okay, so now, imagine that you send a voicemessage to [name] to
#     tell [him/her] what  happened. In this App, you just record it like this.
#
# 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:       spoken
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEmo38FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     28
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 336 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 336 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo38FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo38FD_isD
# Created:               2018-11-19
# Tokens:                139
# 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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#