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# ctok #
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Hey Friedi ,
Ich durfte gerade schön einen Unfall angucken
🤣
 d  wa  hal  irgen  s  jeman
 un  de  is  de  Bal  au  de  Parkplat  runtergefalle  
 D  wa  auc  noc  ein  Fra  mi  Hun
 un  de  Hun  wollt  de  Bal  hole
 un  ha  di  Fra  dan  auc  s  hal  au  di  Straß  gezoge  
 Au  jede  Fal  kame  d  hal  währenddesse  zwe  Auto
 un  de  vorder  ha  auc  gebrems
 un  hinte  ih  wa  auc  ei  Aut
 un  de  is  da  schö  vo  hinte  au  ih  drau  gefahre  
 Abe  ic  glaub  vie  is  nich  kaput  gegange
 di  beide  Auto  ware  relati  langsa  
 Sons  ga  e  nicht  Spannende

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# mbartgec_th1 #
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Hey Friedi !
Ich durfte gerade schön einen Unfall ansehen
🤣
 D  wa  hal  irgendwa  dri  
 Un  de  is  de  Bal  au  de  Parkplat  runtergefalle  
 D  wa  auc  noc  ein  Fra  mi  Hun  
 Un  de  Hun  wollt  de  Bal  hole
 Un  di  Fra  is  dan  auc  s  hal  au  di  Straß  gezoge  
 Au  jede  Fal  kame  d  hal  währenddesse  zwe  Auto
 Un  de  Vorder  ha  auc  gebrems
 Un  hinte  ih  wa  auc  ei  Aut  
 Un  de  ha  da  schö  vo  hinte  au  ih  drau  gefahre  
 Abe  ic  glaub    vie  is  nich  kaput  gegange  
 Di  beide  Auto  ware  relati  langsa  
 Sons  ga  e  nicht  Spannende

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# mixtral_th1 #
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Hey Friedi ,
ich habe gerade einen Unfall beobachten dürfen .
😂
 Dor  wa  irgendjeman  un  de  is  mi  de  Bal  au  de  Parkplat  runtergefalle  
 D  wa  auc  noc  ein  Fra  mi  Hun  un  de  Hun  wollt  de  Bal  hole  un  ha  di  Fra  dan  auc  hal  au  di  Straß  gezoge  
 Jedenfall  kame  währenddesse  zwe  Auto  un  da  vorder  ha  auc  gebrems  un  hinte  ih  fuh  ei  weitere  Aut  un  diese  is  dan  ordentlic  vo  hinte  au  ih  drau  gefahre  
 Abe  ic  glaub    e  is  nich  vie  kaput  gegange    d  di  beide  Auto  relati  langsa  unterweg  ware  
 Sons  ga  e  nicht  Aufregende  

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# transgec_th1 #
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Hey Friedi ,
Ich durfte gerade schön einen Unfall angucken .
🤣
 D  wa  hal  irgendjeman  s  
 un  de  is  de  Bal  au  de  Parkplat  runtergefalle  
 D  wa  auc  noc  ein  Fra  mi  Hun  
 un  de  Hun  wollt  de  Bal  hole  
 un  ha  di  Fra  dan  auc  s  hal  au  di  Straß  gezoge  
 Au  jede  Fal  kame  d  hal  währenddesse  zwe  Auto  
 un  de  Vorder  ha  auc  gebrems  
 un  hinte  ih  wa  auc  ei  Aut  
 un  de  is  schö  vo  hinte  au  ih  drau  gefahre  
 Abe  ic  glaub    vie  is  nich  kaput  gegange  
 Di  beide  Auto  ware  relati  langsa  
 Sons  ga  e  nicht  Spannende  

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO58MD_IWD                             
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#
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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:               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_04
# Original ID:           task_04
#
#   Title:
#     informal-written: text message (via WhatsApp) to a friend.
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, now imagine that you text [him/her] about the whole story.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEmo58MD
# 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. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo58MD_iwD.exb
# Original ID:           DEmo58MD_iwD
# Created:               2018-10-16
# Tokens:                109
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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