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# ctok #
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Alter weißt du was mir gerade passiert ist
also ich war gerade äh so auf diesem Parkplatz
und da ist so ein äh Paar gekommen so ein äh Frau mitm Kinderwagen und dann so einen Typen mit so einem Ball
und der hat halt so gespielt
und dieser Ball ist dann einfach auf die Straße gerollt so
und äh auf der anderen Seite war so eine Frau die da gerade irgendwie an ihren Einkauf eingepackt hat in ihr Auto
und die hatte halt so einen Hund
und der Hund ist halt voll auf diesen Ball angesprungen
und ist dann halt auf die Straße gerannt in dem Moment kam gerade so ein Auto
und äh hat dann halt voll die Bremsung gemacht
und das Auto was halt dahinter war ist doch halt hinten raufgefahren
und das war richtig krass
weil irgendwie es war so dass die Frau mit dem Hund hat es halt überhaupt nicht gejuckt dass äh da gerade so ein Unfall passiert ist
und der Mann der in dem ersten Auto saß also das halt so eine Bremsung gemacht hat ist natürlich erstmal hat geguckt was mit dem Hund ist und so aber es war natürlich Nichts
aber auf jeden Fall ist der dann halt dahinten raufgefahren
und der Typ der den Ball halt auf die Straße kullern lassen hat hat dann noch geguckt ob irgendwas mit dem Auto ist
aber also es war echt eine krasse Situation

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# mbartgec_th1 #
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Alter weißt du was mir gerade passiert ist ?
Also ich war gerade oh so auf diesem Parkplatz .
Und da ist so ein äh Paar gekommen , so eine äh Frau mit ihrem Kinderwagen und dann so ein Typ mit so einem Ball .
Und der hat halt so gespielt .
Und dieser Ball ist dann einfach auf die Straße gerollt . So
Und äh auf der anderen Seite war so eine Frau , die da gerade irgendwie ihren Einkauf eingepackt hat in ihr Auto .
Und die hatte halt so einen Hund
Und der Hund ist halt voll auf diesen Ball angesprungen .
Und ist dann halt auf die Straße gerannt in dem Moment kam gerade so ein Auto
Und äh hat dann halt voll die Bremsung gemacht .
Und das Auto , was halt dahinter war , ist doch halt hinten raufgefahren .
Und das war richtig krass
Weil irgendwie es war so , dass die Frau mit dem Hund es halt überhaupt nicht gejuckt hat , dass da gerade so ein Unfall passiert ist .
Und der Mann , der in dem ersten Auto saß , also hat das halt so eine Bremsung gemacht , ist natürlich erstmal geguckt , was mit dem Hund ist und so , aber es war natürlich nichts
Aber auf jeden Fall ist der dann halt dahinter drin raufgefahren
Und der Typ , der den Ball halt auf der Straße drücken lassen hat , hat dann noch geguckt , ob irgendwas mit dem Auto ist .
Aber also es war echt eine krasse Situation .

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# mixtral_th1 #
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Nun weißt du wohl , was mir eben passiert ist .
Also ich war gerade so auf diesem Parkplatz , und da kam ein Paar , ein Frau mit Kinderwagen und einen Typen mit einem Ball .
Der hat halt so gespielt .
Und dieser Ball ist einfach auf die Straße gerollt .
Auf der anderen Seite war eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ihr Auto gepackt hat .
Die hatte einen Hund .
Der Hund ist voll auf diesen Ball angesprungen .
Er ist auf die Straße gerannt .
In diesem Moment kam ein Auto .
Das Auto hat dann voll gebremst .
Das Auto , das dahinter war , ist dann hinten draufgefahren .
Das war richtig krass !
Die Frau mit dem Hund hat es überhaupt nicht gejuckt , dass da gerade ein Unfall passiert ist .
Der Mann , der in dem ersten Auto saß , hat natürlich erst einmal geguckt , was mit dem Hund ist , aber es war zum Glück nichts .
Aber auf jeden Fall ist der dann hinten draufgefahren .
Der Mann , der den Ball auf die Straße kullern gelassen hat , hat dann noch geguckt , ob mit dem Auto etwas ist .
Es war echt eine krasse Situation .

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# transgec_th1 #
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Alter weißt du , was mir gerade passiert ist ?
also ich war gerade äh so auf diesem Parkplatz .
und da ist so ein äh Paar gekommen , so eine äh Frau mit dem Kinderwagen und dann so einen Typen mit so einem Ball .
Und der hat halt so gespielt .
und dieser Ball ist dann einfach auf die Straße gerollt .
und äh auf der anderen Seite war so eine Frau , die da gerade irgendwie ihren Einkauf eingepackt hat in ihr Auto .
Und die hatte halt so einen Hund .
und der Hund ist halt voll auf diesen Ball angesprungen .
und ist dann halt auf die Straße gerannt , in dem Moment kam gerade so ein Auto .
und äh hat dann halt voll die Bremsung gemacht .
Und das Auto , was halt dahinter war , ist doch halt hinten raufgefahren .
Und das war richtig krass .
weil es irgendwie so war , dass die Frau mit dem Hund es halt überhaupt nicht gejuckt hat , dass äh da gerade so ein Unfall passiert ist .
und der Mann , der in dem ersten Auto saß , also das halt so eine Bremsung gemacht hat , hat natürlich erstmal geguckt , was mit dem Hund ist und so , aber es war natürlich Nichts .
aber auf jeden Fall ist der dann halt dahin raufgefahren .
Und der Typ , der den Ball halt auf die Straße kullern lassen hat , hat dann noch geguckt , ob irgendwas mit dem Auto ist .
aber also es war echt eine krasse Situation .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO76FD_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_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:           DEmo76FD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 2; duration: 216 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 132 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
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo76FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo76FD_isD
# Created:               2019-01-25
# Tokens:                239
# 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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