########
# ctok #
########
hallo meine Liebe
du mir ist gerade etwas Krasses passiert
ich hab das noch nie gesehen
aber ich bin gerade über den Campus gelaufen und dann gab es da einen Autounfall
aber ist nichts Schlimmes passiert
nur da wieder wieder so ein Hund
und der war wohl nicht so gut erzogen
und äh na ja dann hat irgendjemand hat so ein so ein Kerl so ein Ball über die Straße rollen lassen
und dann ist der Hund richtig ausgerastet
und irgendwie in die Richtung von diesem von diesem Ball gesprungen
und hat dabei noch sein Herrchen mit umgerissen
aber die ist ja selber Schuld wenn er nicht so gut erzogen ist
äh na ja und dann kam halt ein Auto über den Parkplatz
das musste hart bremsen
äh aber das Auto ist auf ihn draufgefahren
aber waren nur Beulen drin
ob und war aber trotzdem echt laut
ich hab mich voll erschrocken
na ja äh genau dann äh sehen wir uns heute Abend hoffentlich
bis bald kuss und tschüss

################
# mbartgec_th1 #
################
hallo meine Liebe
Mir ist gerade etwas Krasses passiert .
Ich hab das noch nie gesehen
Aber ich bin gerade über den Campus gelaufen und dann gab es da einen Autounfall .
aber nichts Schlimmes passiert .
Nur da wieder wieder so ein Hund
Und der war wohl nicht so gut erzogen wie sonst .
Und äh na ja , dann hat irgendjemand so einen so einen Kerl so einen Ball über die Straße rollen lassen
Und dann ist der Hund richtig ausgerastet
Und irgendwie in die Richtung von diesem von diesem Ball gesprungen
und hat dabei noch sein Herrchen mit umgerissen
Aber die ist ja selber Schuld , wenn er nicht so gut erzogen ist
Ach na ja und dann kam halt ein Auto über den Parkplatz .
Das musste hart bremsen
Aber das Auto ist auf ihn draufgefahren .
aber waren nur Blumen drin .
Ob und war aber trotzdem echt laut
Ich hab mich voll erschrocken
Na ja äh genau dann äh sehen wir uns heute Abend hoffentlich
Bis bald , kuss und tschüss

###############
# mixtral_th1 #
###############
Hallo meine Liebe ,
du mir ist gerade etwas Krasses passiert .
Ich habe das noch nie gesehen .
Aber ich bin gerade über den Campus gelaufen und dann gab es da einen Autounfall .
Aber es ist nichts Schlimmes passiert .
Nur da , wieder einmal , war wieder so ein Hund dabei , der wohl nicht so gut erzogen war .
Äh , na ja , dann hat irgendjemand einen Ball über die Straße rollen lassen .
Und dann ist der Hund regelrecht ausgerastet
und hat dabei , auf eine merkwürdige Weise , sein Herrchen mit umgerissen .
Aber sie ist wohl selber Schuld , wenn sie ihn nicht so gut erzogen hat .
Äh , na ja , und dann kam halt ein Auto über den Parkplatz .
Das musste hart bremsen ,
aber es ist auf ihn draufgefahren -
allerdings waren nur Beulen drin ,
obwohl es aber trotzdem echt laut war .
Ich habe mich voll erschrocken .
Na ja , äh genau , dann sehen wir uns heute Abend , hoffentlich .
Bis bald , kuss und tschüss .

################
# transgec_th1 #
################
Hallo meine Liebe
Du , mir ist gerade etwas Krasses passiert .
Ich hab das noch nie gesehen .
aber ich bin gerade über den Campus gelaufen und dann gab es da einen Autounfall .
aber nichts Schlimmes ist passiert .
nur da wieder wieder so ein Hund
und der war wohl nicht so gut erzogen .
und äh na ja , dann hat irgendjemand so einen , so einen Kerl , so einen Ball über die Straße rollen lassen .
und dann ist der Hund richtig ausgerastet .
und irgendwie in die Richtung von diesem von diesem Ball gesprungen .
und hat dabei noch sein Herrchen mit umgerissen .
aber die ist ja selber schuld , wenn er nicht so gut erzogen ist .
äh na ja und dann kam halt ein Auto über den Parkplatz .
Das musste hart bremsen .
äh aber das Auto ist auf ihn draufgefahren .
aber es waren nur Beulen drin .
ob und war aber trotzdem echt laut
Ich habe mich voll erschrocken .
Na ja , äh genau dann sehen wir uns heute Abend hoffentlich
Bis bald Kuss und Tschüss

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO50MD_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:           DEmo50MD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     25
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 300 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Greek, Ancient (to 1453) [grc] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Swedish [swe] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo50MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo50MD_isD
# Created:               2019-04-17
# Tokens:                169
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#