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# ctok #
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hi
du ich bin gerade unterwegs
und hier war gerade fast ein Unfall
ich habe aber nur zugeguckt
also äh ich war da jetzt nicht drin verwickelt
äh ja da ist irgendwie ein Ball auf die Straße gerollt
und daraufhin ist ein Hund auch dazu gelaufen
und dann war irgendwie so bisschen Chaos
und dann sind natürlich die Autos mussten bremsen
und der Eine ist dem Anderen hinten reingefahren
äh war irgendwie ein bisschen wirr alles
äh aber ich dachte echt erst dass dem Hund irgendwas passiert oder dem dass der Kinderwagen raufrollt
ja aber ich es sieht jetzt erstmal ganz gut aus
ich glaube die haben jetzt die Polizei angerufen
ja
wollte ich nur mal erzählen
mach es gut

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# mbartgec_th1 #
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Hi
Du bist gerade unterwegs
Und hier war gerade fast ein Unfall
Ich habe aber nur zugeschaut
Also äh ich war da jetzt nicht in Verwickelt
Ah ja , da ist irgendwie ein Ball auf die Straße gerollt .
Und daraufhin ist ein Hund auch dazu gelaufen .
Und dann war irgendwie so bisschen Chaos
Und dann müssen die Autos natürlich bremsen .
Und der Eine ist dem Anderen hinten reingefahren
äh war irgendwie ein bisschen wirr alles .
Aber ich dachte echt erst , dass dem Hund irgendwas passiert oder dass der Kinderwagen raufrollt .
Ja , aber ich finde es jetzt erstmal ganz gut aus
Ich glaube , die haben jetzt die Polizei angerufen
Ja
wollte nur mal erzählen :
Mach es gut

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# mixtral_th1 #
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Hi ,
ich bin gerade unterwegs und hier ist ( Gegenwartsform von " war " ) fast ein Unfall passiert .
Ich habe aber nur zugesehen ;
also , ich war nicht verwickelt .
Äh , ja , da ist irgendwie ein Ball auf die Straße gerollt und
daraufhin ist ein Hund auch dazu gelaufen und
dann war irgendwie so ein bisschen Chaos und
natürlich mussten daraufhin die Autos bremsen und
der eine ist dem anderen hinten reingefahren .
Äh , es war alles ein bisschen wirr ,
aber ich dachte erst , dass wirklich dem Hund etwas passiert oder
dem Kinderwagen , der hinaufrutscht .
Ja , aber jetzt sieht ( Präsens von " sah " ) es zum Glück ganz gut aus .
Ich glaube , sie haben nun die Polizei gerufen .
Ja , das wollte ich nur mal erzählen .
Mach 's gut !

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# transgec_th1 #
################
Hi
Du , ich bin gerade unterwegs .
und hier war gerade fast ein Unfall .
Ich habe aber nur zugeguckt .
also äh ich war da jetzt nicht drin verwickelt .
äh ja , da ist irgendwie ein Ball auf die Straße gerollt .
und daraufhin ist ein Hund auch dazu gelaufen .
und dann war irgendwie so ein bisschen Chaos .
Und dann mussten natürlich die Autos bremsen .
und der Eine ist dem anderen hinten reingefahren .
äh war irgendwie ein bisschen wirr alles .
äh aber ich dachte echt erst , dass dem Hund irgendwas passiert oder dass der Kinderwagen raufrollt .
ja , aber ich denke , es sieht jetzt erstmal ganz gut aus .
Ich glaube , die haben jetzt die Polizei angerufen .
ja
wollte ich nur mal erzählen .
Mach es gut .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO19FD_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:           DEmo19FD
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     25
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 300 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     6. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 300 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo19FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo19FD_isD
# Created:               2018-09-26
# Tokens:                120
# 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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# ================================================================================
#