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# ctok #
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hey Lo
weißt du was gerade passiert ist
da hatte irgendwie so ein Typ mit so einem der kam mit seiner Frau und Freundin oder sowas
der hat seinen Ball fallen gelassen
der hat seinen Ball fallen gelassen
und dann hat die ganze Zeit so ein Hund rumgebellt
und dann äh ja ist der Ball auf die Straße gefallen rollt
und dann äh sind so ist ein Auto in das andere geknallt
und alle waren verwirrt
und dann hat der eine Typ die Cops gerufen
ja das ist mir grade passiert

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# mbartgec_th1 #
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Hey !
weißt du was gerade passiert ist ?
Da hatte irgendwie so ein Typ mit so einem , der mit seiner Frau und Freundin oder so etwas kam .
Der hat seinen Ball fallen gelassen
Der hat seinen Ball fallen gelassen
Und dann hat die ganze Zeit so ein Hund rumgegeflockt .
Und dann äh ja , der Ball ist auf die Straße gefallen und rollt
Und dann ist so ein Auto in das andere geknallt .
und alle waren verwirrt
Und dann hat der eine Typ die Cops gerufen .
Ja , das ist mir grade passiert .

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# mixtral_th1 #
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Hey Lo ,
weißt du , was eben passiert ist ?
Da hatte irgendwie so ein Typ seinen Ball fallen gelassen ,
und dann hat die ganze Zeit so ein Hund gebellt .
Äh ja , dann ist der Ball auf die Straße gefallen und rollte weg .
Und dann äh … sind zwei Autos zusammengeknallt .
Und alle waren verwirrt .
Und dann hat dieser Typ die Polizei gerufen .
Ja , das ist mir eben passiert .

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# transgec_th1 #
################
Hey Lo
weißt du , was gerade passiert ist ?
Da hatte irgendwie so einen Typ mit so einem , der mit seiner Frau und Freundin oder so was kam .
Der hat seinen Ball fallen gelassen .
Der hat seinen Ball fallen gelassen .
und dann hat die ganze Zeit so ein Hund rumgebellt .
und dann , äh ja , ist der Ball auf die Straße gefallen und rollt .
und dann äh , so ist ein Auto in das andere geknallt .
und alle waren verwirrt .
und dann hat der eine Typ die Cops gerufen .
ja , das ist mir grade passiert .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO29FD_ISD                             
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
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# 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:           DEmo29FD
# Language Count:        7
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# 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: 72 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. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Hebrew [heb] — L2
#        Group: Semitic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 324 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     7. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 324 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo29FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo29FD_isD
# Created:               2018-10-05
# Tokens:                91
# Clauses:               11
#
# ================================================================================
#                                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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