########
# ctok #
########
hi Ritschem
ich war hier gerade in Golm unterwegs
und du glaubst es nicht was was ich hier was äh gesehen habe schon wieder
äh ich bin nur so aufm Bürgersteig langgegangen
dann kam da so ein Typ an also mit seiner Freundin
kam da so
hat irgendwie so einen Ball geprallt
und der wollte dann über die Straße gehen
hat den Ball dann natürlich fallen gelassen
der der ist dann bei so einer Frau vorbeigerollt die gerade ihr Auto eingeräumt hat
die hatte so klein Fiffi
der Hund ist denn auch direkt hinter dem Ball hinterhergerannt
und hat die Frau salopp umgerissen
und ist ihr halber Einkauf auf die Straße gefallen ne
kam halt Auto
und zufälligerweise kamen natürlich gleich zwei Autos
das eine musste halt super hart bremsen
und der Trottel dahinter hat es halt nicht rechtzeitig geschaffen
und ist ihm halt voll hinten drauf geknallt
und dann stehen die Beiden hier
ja das schon wieder mein Tag in Golm gewesen

################
# mbartgec_th1 #
################
Hi Ritschem
Ich war hier gerade in Golm unterwegs
Und du glaubst es nicht , was ich hier was äh gesehen habe schon wieder
Ich bin nur so auf den Bürgersteig langgegangen .
Dann kam da so ein Typ an , also mit seiner Freundin
kam da so etwas ?
Hat irgendwie so einen Ball geplongt ,
Und der wollte dann über die Straße gehen
hat den Ball dann natürlich fallen gelassen
Der der ist dann bei so einer Frau vorbeigerollt , die gerade ihr Auto eingeräumt hat
Die hatte so einen großen Fiffi
Der Hund ist denn auch direkt hinter dem Ball hinterhergerannt
und hat die Frau gestohlen
Und ist ihr halber Einkauf auf die Straße gefallen ? Ne
Komm halt Auto
Und zufälligerweise kamen natürlich gleich zwei Autos :
Das Eine musste halt super hart bremsen
Und der Trottel dahinter hat es halt nicht rechtzeitig geschaffen .
und ist ihm halt voll hinten drauf geknallt .
Und dann stehen die Beiden hier
Ja , das ist schon wieder mein Tag in Golm gewesen

###############
# mixtral_th1 #
###############
Hi Ritschem ,
ich war gerade in Golm unterwegs .
Du glaubst es nicht , was ich hier schon wieder gesehen habe .
Ich bin nur auf dem Bürgersteig entlanggegangen .
Dann kam ein Typ mit seiner Freundin an .
kam da so
Irgendwie hat er einen Ball geprallt .
Der wollte dann über die Straße gehen .
Dabei hat er den Ball natürlich fallen gelassen .
Der Ball ist dann bei einer Frau vorbeigerollt , die gerade ihr Auto eingeräumt hat .
Die hatte einen kleinen Fiffi .
Der Hund ist direkt hinter dem Ball hergelaufen .
Dabei hat er die Frau umgerissen .
Ihr halber Einkauf ist auf die Straße gefallen .
Da kam ein Auto .
Und zufälligerweise kamen natürlich gleich zwei Autos .
Eines musste super hart bremsen .
Der Trottel dahinter hat es nicht rechtzeitig geschafft .
Er ist ihm voll hinten draufgeknallt .
Und dann stehen die beiden hier .
Ja , das war schon wieder mein Tag in Golm .

################
# transgec_th1 #
################
Hi Ritschem
Ich war hier gerade in Golm unterwegs .
Und du glaubst es nicht , was ich hier äh gesehen habe schon wieder ?
äh ich bin nur so aufm Bürgersteig langgegangen .
Dann kam da so ein Typ an , also mit seiner Freundin .
kam da so
hat irgendwie so einen Ball geprallt .
Und der wollte dann über die Straße gehen .
hat den Ball dann natürlich fallen lassen .
Der ist dann bei so einer Frau vorbeigerollt , die gerade ihr Auto eingeräumt hat .
Die hatte so einen kleinen Fiffi .
Der Hund ist dann auch direkt hinter dem Ball hinterhergerannt .
und hat die Frau salopp umgerissen .
und ist ihr halber Einkauf auf die Straße gefallen ?
kam halt das Auto .
und zufälligerweise kamen natürlich gleich zwei Autos .
Das eine musste halt super hart bremsen .
und der Trottel dahinter hat es halt nicht rechtzeitig geschaffen .
und ist ihm halt voll hinten drauf geknallt .
und dann stehen die Beiden hier .
ja , das ist schon wieder mein Tag in Golm gewesen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO43MD_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:           DEmo43MD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     24
# 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: 288 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo43MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo43MD_isD
# Created:               2018-11-23
# Tokens:                163
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#