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# ctok #
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hallo Theo
äh ich bin gerade nach Hause gelaufen einfach nur so wie jeden Tag wenn ich vom Gitarrenunterricht komme
und dann gab es einen Auffahrunfall
und ich weiß nicht
ich zittere immer noch
und ja ich erzähle dir erstmal was passiert ist
und zwar äh war da ein Mann der einen Ball geprellt hat
und eine Frau mit einem Hund
und äh der Mann ist dann der Ball versprungen
das kennst du ja bestimmt ausm Basketballunterricht
und dann ist der Hund eben hinterher
und währenddessen sind zwei Autos auf den Parkplatz gefahren wo sich das alles abgespielt hat
und das vordere Auto hat stark gebremst um den Hund nicht anzufahren
obwohl das nicht möglich gewesen wäre
denn der Hund äh wurde an der Leine geführt
und konnte gar nicht weiterspringen
und ja das hintere Auto hat natürlich nicht so eine gute Sicht
oder der hintere Fahrer hatte nich so eine gute Sicht auf die Situation
und ist dann eben dem vorderen Auto draufgefahren
die Beiden haben dann auch die Polizei gerufen
und äh ich bin froh dass ich da weggekommen bin
und jetzt wieder heil zuhause bin

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# mbartgec_th1 #
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Hallo Theo
äh ich bin gerade nach Hause gelaufen , einfach nur so wie jeden Tag wenn ich vom Gitarrenunterricht komme
Und dann gab es einen Auffahrunfall
Und ich weiß nicht :
Ich zittere immer noch
Und ja , ich erzähle dir erstmal was passiert ist .
Und zwar war da ein Mann , der einen Ball geprellt hat .
und eine Frau mit einem Hund
Und äh , der Mann ist dann der Ball versprungen
Das kennst du ja bestimmt aus dem Basketballunterricht .
Und dann ist der Hund eben hinterher
und währenddessen sind zwei Autos auf den Parkplatz gefahren , wo sich das alles abgespielt hat
Das vordere Auto hat stark gebremst , um den Hund nicht anzufahren
obwohl das nicht möglich gewesen wäre
Denn der Hund wurde an die Leine geführt .
und konnte gar nicht weiterspringen .
Und ja , das hintere Auto hat natürlich nicht so eine gute Sicht
Oder der hintere Fahrer hatte nicht so eine gute Sicht auf die Situation .
und ist dann eben mit dem vorderen Auto draufgefahren .
Die Beiden haben dann auch die Polizei gerufen
Und ich bin froh , dass ich da weggekommen bin .
und jetzt wieder heil zuhause bin

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# mixtral_th1 #
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Hallo Theo ,
äh ich bin eben gerade nach Hause gelaufen , einfach so , wie jeden Tag , wenn ich vom Gitarrenunterricht komme .
Und dann gab es einen Auffahrunfall .
Ich weiß nicht , ich zittere noch immer .
Und ja , ich erzähle dir erstmal , was passiert ist .
Nämlich , äh , da war ein Mann , der einen Ball geschossen hat , und eine Frau mit einem Hund .
Und äh , der Mann ist dann hinterhergelaufen , weil der Ball weggesprungen ist .
Das kennst du ja bestimmt aus dem Basketballunterricht .
Und dann ist eben der Hund hinterhergerannt .
Währenddessen sind zwei Autos auf den Parkplatz gefahren , wo sich das alles abgespielt hat .
Und das vordere Auto hat stark gebremst , um den Hund nicht anzufahren , obwohl das gar nicht möglich gewesen wäre .
Denn der Hund äh wurde ja an der Leine geführt und konnte gar nicht so weiterspringen .
Und ja , das hintere Auto hatte natürlich nicht so eine gute Sicht oder der Fahrer hatte keine gute Sicht auf die Situation und ist dann eben dem vorderen Auto draufgefahren .
Die Beiden haben dann auch die Polizei gerufen .
Und äh , ich bin froh , dass ich da weggekommen bin und jetzt wieder sicher zuhause bin .

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# transgec_th1 #
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Hallo Theo
äh ich bin gerade nach Hause gelaufen , einfach nur so wie jeden Tag , wenn ich vom Gitarrenunterricht komme .
und dann gab es einen Auffahrunfall .
Und ich weiß nicht .
Ich zittere immer noch .
Und ja , ich erzähle dir erstmal , was passiert ist .
Und zwar war da ein Mann , der einen Ball geprellt hat .
und eine Frau mit einem Hund
und äh , dem Mann ist dann der Ball versprungen .
Das kennst du ja bestimmt aus dem Basketballunterricht .
und dann ist der Hund eben hinterher .
und währenddessen sind zwei Autos auf den Parkplatz gefahren , wo sich das alles abgespielt hat .
und das vordere Auto hat stark gebremst , um den Hund nicht anzufahren .
Obwohl das nicht möglich gewesen wäre
denn der Hund wurde äh an die Leine geführt .
und konnte gar nicht weiterspringen .
Und ja , das hintere Auto hat natürlich nicht so eine gute Sicht .
oder der hintere Fahrer hatte nicht so eine gute Sicht auf die Situation .
und ist dann eben auf das vordere Auto draufgefahren .
Die Beiden haben dann auch die Polizei gerufen .
und äh ich bin froh , dass ich da weggekommen bin .
und jetzt wieder heil zuhause bin .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO69MD_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# 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:               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:           DEmo69MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo69MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo69MD_isD
# Created:               2019-01-10
# Tokens:                188
# Clauses:               22
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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