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# ctok #
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hi Max
äh mir ist gerade doch endlich mal wieder etwas Spannendes in meinem Leben passiert
war jetzt nicht gerade in positiver Hinsicht
aber ich ba durfte gerade Polizeizeuge spielen
äh ich war gerade wieder beim Parkplatz bei uns um die Ecke
und gehe da so parallel am Parkplatz vorbei
kommt so ein Pärchen
Typ hat einen Ball in der Hand
Frau schiebt den Kinderwagen
biegen auf den Parkplatz ein
gegenüber ist eine Frau UNK die packt gerade irgendwie hat mal wieder den Supermarkt leergekauft
packt gerade ihren Kofferraum ein
und hatte einen Hund an der Leine
und dann biegen gerade auf den Parkplatz zwei Autos hintereinander ein
äh der Mann will gerade quasi über diese Parkstraßenfläche rübergehen
und glaubst du nicht der ist halt nicht so gut mit dem Ball wie wir beide
dem fällt der Ball dann runter
der Hund geht voll drauf los
äh ja und sieht halt so aus als läuft der Hund auf die Straße
das erste Auto geht voll in die Eisen
und krach haut sich das zweite Auto rein
ganz schwer zu also
also absolut dämliche Aktion auch einfach
der Hund war anner Leine
konnte da auch einfach nie im Leben an diesen Ball kommen
und der wär auch nie vom Auto erwischt worden
aber jetzt stehen sie hier schön mit Blechschaden
und ich spiele Zeuge für die Polizei
wir sehen uns

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# mbartgec_th1 #
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Max
Bei mir ist gerade doch endlich mal wieder etwas Spannendes in meinem Leben passiert .
war jetzt nicht gerade in positiver Hinsicht
Aber ich durfte gerade Polizeizeuge spielen
Ich war gerade wieder beim Parkplatz bei uns um die Ecke .
Und gehe da so parallel am Parkplatz vorbei .
kommt so ein Pärchen
Typ hat einen Ball in der Hand
Frau schiebt den Kinderwagen
biegen Sie auf den Parkplatz ein
gegenüber ist eine Frau UNK , die gerade irgendwie den Supermarkt leergekauft hat .
Packt gerade ihren Kofferraum ein
und hatte einen Hund an der Leine
Und dann biegen gerade auf den Parkplatz zwei Autos hintereinander ein
äh der Mann will gerade quasi über diese Parkstraßenfläche rübergehen .
Und glaubst du nicht , der ist halt nicht so gut mit dem Ball wie wir beide
Dann fällt der Ball dann runter .
Der Hund geht voll drauf los .
Ah ja und es sieht halt so aus , als läuft der Hund auf der Straße .
Das erste Auto geht voll in die Eisen .
Und krach haut sich das zweite Auto rein .
ganz schwer zu also
also absolut dämliche Aktion auch einfach
Der Hund war bei der Leine .
konnte da auch einfach nie im Leben an diesen Ball kommen .
Und der wäre auch nie vom Auto erwischt worden .
Aber jetzt stehen sie hier schön mit Blechschaden
Und ich spiele Zeuge für die Polizei .
Wir sehen uns

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# mixtral_th1 #
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Hallo Max ,
mir ist gerade doch endlich mal wieder etwas Spannendes in meinem Leben passiert , allerdings war es nicht gerade von positiver Natur .
Ich durfte gerade Polizeizeuge spielen .
Ich war eben wieder beim Parkplatz bei uns um die Ecke und ging dort parallel vorbei .
Ein Pärchen kam mir entgegen ;
der Typ hatte einen Ball in der Hand , und die Frau schob den Kinderwagen .
Sie bogen auf den Parkplatz ein , direkt gegenüber stand eine Frau und hat gerade wieder den Supermarkt leergekauft .
Sie packte gerade ihren Kofferraum ein und hatte einen Hund an der Leine .
Gleich darauf bog ein weiteres Auto in die Parklücke hinter ihr ein , direkt gefolgt von einem zweiten .
Der Mann im dritten Auto wollte offenbar die Parkfläche überqueren , aber er ist nicht so gut mit dem Ball umgehen können wie wir beide .
Dem fiel der Ball dann runter , und der Hund rannte sofort darauf los .
Es sah so aus , als ob der Hund auf die Straße laufen würde .
Das erste Auto bremste abrupt , und das zweite krachte hinein - ganz schön heftig .
Also , eine absolut dumme Aktion , finde ich .
Der Hund war an der Leine und hätte niemals an den Ball kommen können ;
außerdem wäre er auch nie vom Auto erwischt worden .
Aber jetzt stehen sie da mit Blechschaden , und ich spiele Polizeizeuge .
Wir sehen uns .

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# transgec_th1 #
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Hi Max
äh mir ist gerade doch endlich mal wieder etwas Spannendes in meinem Leben passiert .
war jetzt nicht gerade in positiver Hinsicht
aber ich durfte gerade Polizeizeuge spielen .
äh ich war gerade wieder beim Parkplatz bei uns um die Ecke .
und gehe da so parallel am Parkplatz vorbei .
kommt so ein Pärchen
Typ hat einen Ball in der Hand
Frau schiebt den Kinderwagen
biegen auf den Parkplatz ein
Gegenüber ist eine Frau , die gerade irgendwie packt und mal wieder den Supermarkt leergekauft hat .
packt gerade ihren Kofferraum ein
und hatte einen Hund an der Leine .
und dann biegen gerade auf den Parkplatz zwei Autos hintereinander ein .
äh , der Mann will gerade quasi über diese Parkstraßenfläche rübergehen .
Und glaubst du nicht , der ist halt nicht so gut mit dem Ball wie wir beide .
Dem fällt der Ball dann runter .
Der Hund geht voll drauf los .
äh ja und sieht halt so aus , als läuft der Hund auf der Straße .
Das erste Auto geht voll in die Eisen
und schnell haut sich das zweite Auto rein .
ganz schwer zu , also
also absolut dämliche Aktion auch einfach
Der Hund war eine andere Leine .
konnte da auch einfach nie im Leben an diesen Ball kommen
und der wäre auch nie vom Auto erwischt worden .
aber jetzt stehen sie hier schön mit Blechschaden .
und ich spiele Zeuge für die Polizei .
Wir sehen uns

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO47MD_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:           DEmo47MD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     22
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 264 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: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo47MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo47MD_isD
# Created:               2018-12-04
# Tokens:                229
# Clauses:               29
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#