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# ctok #
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äh oh mein Gott
ich war gerade aufm Parkplatz
und da war so so eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Typ mit einem Ball
und die eine Frau hat gerade so gegenüber äh ihr keine Ahnung ihren Einkauf eingepackt
und die hatte ein Hund
und der Hund ist so auf den Ball zugerannt
und dann war da so ein Auto dahinter
und das hat natürlich mega gebremst
weil das Auto wollte halt nicht so äh den Hund umfahren
und dann ist das Auto dahinter voll in das davor reingerast
und ich stehe hier nur so da
und weiß gar nicht was ich jetzt irgendwie machen soll
ja keine Ahnung

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# mbartgec_th1 #
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Oh mein Gott !
Ich war gerade auf dem Parkplatz
Und da war so eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Typ mit einem Ball .
Und die eine Frau hat gerade so gegenüber äh ihr keine Ahnung ihren Einkauf eingepackt
Und die hatte einen Hund
Und der Hund ist so auf den Ball zugeannt .
Und dann war da so ein Auto dahinter .
Und das hat natürlich mega gebremst .
Weil das Auto halt nicht so wollte , wie der Hund umfahren
Und dann ist das Auto dahinter voll , wie das davor beschrieben ist .
Und ich stehe hier nur so da
und weiß gar nicht , was ich jetzt irgendwie machen soll
Ja keine Ahnung

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# mixtral_th1 #
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Äh oh mein Gott ,
ich war gerade auf dem Parkplatz ,
und da war eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Typ mit einem Ball .
Und diese Frau hat eben dort gegenüber ihr , keine Ahnung , ihren Einkauf eingepackt .
Und sie hatte einen Hund ,
der ist so auf den Ball zugerannt .
Und dann war da ein Auto dahinter ,
das hat natürlich stark gebremst ,
weil das Auto nicht unbedingt den Hund umfahren wollte .
Und dann ist das Auto dahinter voll in das davor gefahren .
Und ich stehe nur so hier und weiß gar nicht , was ich jetzt irgendwie machen soll .
Ja , keine Ahnung .

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# transgec_th1 #
################
äh oh mein Gott
Ich war gerade aufm Parkplatz .
und da war so so eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Typ mit einem Ball .
und die eine Frau hat gerade so gegenüber äh ihr keine Ahnung ihren Einkauf eingepackt .
und die hatte einen Hund .
und der Hund ist so auf den Ball zugerannt .
und dann war da so ein Auto dahinter .
Und das hat natürlich mega gebremst .
weil das Auto halt nicht so äh den Hund umfahren wollte .
und dann ist das Auto dahinter voll in das davor reinrasst .
und ich stehe hier nur so da .
und weiß gar nicht , was ich jetzt irgendwie machen soll .
ja keine Ahnung

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO61FD_ISD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                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:           DEmo61FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Japanese [jpn] — notAvailable
#        Group: Japanese
#        Word Order: SOV
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo61FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo61FD_isD
# Created:               2018-12-04
# Tokens:                110
# Clauses:               13
#
# ================================================================================
#                                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                                   
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#
#   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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