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# ctok #
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hi Süße
weißt du noch als ich dir letztens erzählt habe dass ich noch nie Zeuge eines Autounfalls geworden bin
also heute ist es passiert ne
ich bin da über so über den Parkplatz gelaufen
und das war dann na ja irgendwie so ein bisschen eine Kettenreaktion
so ein so ein äh so ein Typ hat einen Ball fallen lassen
oder er ist ihm weggerutscht
über den Parkplatz gelaufen
äh aufer anderen Seite stand eine Frau die ihren Einkauf ins Auto geladen hat
die hatte so einen Hund dabei
und der Hund hat sich dann wollte sich losreißen
und mir sind die Einkäufe auf die Straße gefallen
und gleichzeitig wollten aber zwei Autos auf den Parkplatz fahren
und ja gut der Erste hat das dann gemerkt äh hat plötzlich gebremst aber der hinter ihm wahrscheinlich nicht
na ja und dann hat es eben gescheppert
also nichts Schlimmes ne
kein keiner verletzt
oder äh alles okay
Kleinigkeiten
aber ja Unfall ist Unfall ne
okay wir sehen uns heute Abend
tschau

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# mbartgec_th1 #
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Grüße
weißt du noch , wenn ich dir letztens erzählt habe , dass ich noch nie Zeuge eines Autounfalls geworden bin
also heute ist es passiert . Ne
Ich bin da über so über den Parkplatz gelaufen
Und das war dann na ja irgendwie so ein bisschen eine Kettenreaktion .
So ein So ein , äh so ein Typ hat einen Ball fallen lassen
Oder er ist ihm weggerutscht
Über den Parkplatz gelaufen
Auf der anderen Seite stand eine Frau , die ihren Einkauf im Auto geladen hat
Die hatte so einen Hund dabei .
Und der Hund hat sich dann entschieden zu sich losreißen
Und mir sind die Einkäufe auf die Straße gefallen .
und gleichzeitig wollten aber zwei Autos auf den Parkplatz fahren .
Und gut hat der Erste das dann gemerkt , hat plötzlich gebremst aber der hinter ihm wahrscheinlich nicht .
Na ja und dann hat es eben geklappt .
also nichts Schlimmes !
Keiner verletzt
oder äh alles okay
Kleinigkeiten
Aber ja , Unfall ist Unfall ne
Okay , wir sehen uns heute Abend
Tschau

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# mixtral_th1 #
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Hallo Süße ,
weißt du noch , als ich dir letztens erzählt habe , dass ich noch nie Zeuge eines Autounfalls geworden bin ?
Also , heute ist es passiert .
Nein , ich bin über den Parkplatz gelaufen und das war dann irgendwie eine Kettenreaktion .
So ein Typ hat einen Ball fallen lassen oder er ist ihm weggerutscht über den Parkplatz gelaufen .
Auf der anderen Seite stand eine Frau , die ihren Einkauf ins Auto lud und sie hatte so einen Hund dabei .
Der Hund wollte sich losreißen und mir sind die Einkäufe auf die Straße gefallen .
Und gleichzeitig wollten zwei Autos auf den Parkplatz fahren .
Also , der Erste hat es gemerkt und plötzlich gebremst , aber der hinter ihm , wahrscheinlich nicht .
Na ja , und dann ist es eben gescheppert , also nichts Schlimmes , keiner wurde verletzt oder äh , alles okay , Kleinigkeiten .
Aber ja , Unfall ist Unfall .
Okay , wir sehen uns heute Abend .
Tschau .

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# transgec_th1 #
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Hi Süße
weißt du noch , als ich dir letztens erzählt habe , dass ich noch nie Zeuge eines Autounfalls geworden bin ?
also heute ist es passiert .
Ich bin da so über den Parkplatz gelaufen .
Und das war dann na ja irgendwie so ein bisschen eine Kettenreaktion .
so ein so ein äh so ein Typ hat einen Ball fallen lassen .
oder er ist ihm weggerutscht .
über den Parkplatz gelaufen
äh auf der anderen Seite stand eine Frau , die ihren Einkauf ins Auto geladen hat .
Die hatte so einen Hund dabei .
und der Hund hat sich dann losgelassen und wollte sich losreißen .
und mir sind die Einkäufe auf die Straße gefallen .
und gleichzeitig wollten aber zwei Autos auf den Parkplatz fahren .
Und ja gut , der Erste hat das dann gemerkt , äh hat plötzlich gebremst , aber der hinter ihm wahrscheinlich nicht .
Na ja und dann hat es eben gescheppert .
also nichts Schlimmes ne
keinen verletzt
oder äh alles ist okay .
Kleinigkeiten
aber ja , Unfall ist ein Unfall .
Okay , wir sehen uns heute Abend .
schau

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO27MD_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:           DEmo27MD
# Language Count:        2
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     35
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 420 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo27MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo27MD_isD
# Created:               2018-09-28
# Tokens:                169
# Clauses:               22
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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