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# ctok #
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hi
oh mein Gott wisst ihr was mir gerade passiert ist
also ich bin da so entlanggelaufen
äh
ihr wisst ja nicht genau wo
aber ich bin gerade halt da und da hingelaufen
und dann ist es einfach so richtig klischeehaft gewesen
ihr kennt doch so diese Szenarie wenn so ein kleines Kind so den Ball verliert und dann vorn Auto rennt
und genau so war es ungefähr
bloß das halt so ein erwachsener Mann halt einfach die ganze Zeit mit seinem Fußball gedribbelt hat
richtig dumm
und der hat den dann einfach halt auf die Straße fallen lassen
und auf der anderen Straßenseite war dann halt auch noch ein Hund der natürlich diesen Ball holen wollte
und dann sind halt zwei Autos da entlanggefahren
und das erste Auto musste dann natürlich bremsen damit es diesen Hund nicht überfährt
und das zweite Auto ist dem dann halt voll hinten draufgefahren
Gott sei Dank ist natürlich keinem etwas passiert oder so
aber so das war so richtig schlimm
weil äh ich hatte ich habe mich voll erschrocken
weil es hat auf einmal so richtig laut gekracht und so
und ich wäre auch fast gestolpert
weil ich habe dann nicht mehr auf den Bordstein geachtet
aber ich hatte voll Angst um den Hund
weil also der Typ ist dann da natürlich auch vorbeigerannt
aber das war ja jetzt nicht so schlimm gewesen
aber der arme Hund
und Gott sei Dank ist nichts passiert
aber die haben dann auch noch so die Polizei gerufen und so
aber es war es war nichts Schlimmes

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# mbartgec_th1 #
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Hi
Oh mein Gott , wisst ihr was mir gerade passiert ist ?
Also bin ich da so entlanggelaufen
äh
Ihr wisst ja nicht genau wo
Aber ich bin gerade halt da und da hingelaufen
Und dann ist es einfach so richtig klischeehaft gewesen
Ihr kennt doch so diese Situation , wenn so ein kleines Kind so den Ball verliert und dann vor dem Auto rennt .
Und genau so war es ungefähr
bloß dass halt so ein erwachsener Mann halt einfach die ganze Zeit mit seinem Fußball gedribbelt hat
richtig dumm
Und der hat den dann einfach halt auf die Straße fallen lassen
Und auf der anderen Straßenseite war dann halt auch noch ein Hund , der natürlich diesen Ball holen wollte
Und dann sind halt zwei Autos da entlanggefahren .
Und das erste Auto musste dann natürlich bremsen , damit dieser Hund nicht überfährt
Und das zweite Auto ist dann halt voll hinten draufgefahren .
Gott sei Dank ist natürlich keinem etwas passiert oder so
Aber so war das so richtig schlimm
Weil ich es hatte , ich habe mich voll erschrocken
weil es auf einmal so richtig laut gekracht hat und so
Und ich wäre auch fast gestolpert
weil ich dann nicht mehr auf den Bordstein geachtet habe .
Aber ich hatte voll Angst um den Hund
Weil also der Typ da ist dann natürlich auch vorbeigerannt .
Aber das war ja jetzt nicht so schlimm gewesen .
Aber der arme Hund
Und Gott sei Dank ist nichts passiert
Aber die haben dann auch noch so die Polizei gerufen und so
aber es war es war nichts Schlimmes

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# mixtral_th1 #
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Servus ,
oh mein Gott , wisst ihr , was mir gerade passiert ist ?
Also , ich bin dort so entlanggelaufen , ähm , ihr wisst ja nicht genau wo .
Aber gerade eben bin ich hier und da hingelaufen .
Und dann ist es einfach so richtig klischeehaft gewesen ;
ihr kennt doch diese Situation , wenn ein kleines Kind den Ball verliert und dann vor das Auto rennt .
Genau so war es ungefähr , nur dass eben ein erwachsener Mann die ganze Zeit mit seinem Fußball gedribbelt hat - wirklich dumm .
Und dann hat er den einfach so auf der Straße fallen lassen .
Auf der anderen Straßenseite war dann auch noch ein Hund , der natürlich diesen Ball haben wollte .
Und dann sind zwei Autos an uns vorbeigefahren ;
das erste musste bremsen , um den Hund nicht zu überfahren , und das zweite fuhr dem ersten prompt hintendrauf .
Zum Glück ist niemandem etwas passiert oder so .
Aber es war wirklich schlimm , weil ich mich total erschrocken habe , als es plötzlich so laut krachte und ich fast gestolpert wäre , weil ich nicht mehr auf den Bordstein geachtet hatte .
Ich hatte voll Angst um den Hund , weil der Typ eben auch vorbeigelaufen ist .
Aber zum Glück ist nichts passiert .
Aber die Leute haben dann trotzdem die Polizei gerufen und so .
Zum Glück war aber nichts Schlimmes .

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# transgec_th1 #
################
Hi
Oh mein Gott , wisst ihr , was mir gerade passiert ist ?
also ich bin da so entlanggelaufen .
äh
Ihr wisst ja nicht genau , wo
aber ich bin gerade halt da und da hingelaufen .
und dann ist es einfach so richtig klischeehaft gewesen .
Ihr kennt doch so diese Szenarien , wenn so ein kleines Kind so den Ball verliert und dann vorn ins Auto rennt .
Und genau so war es ungefähr .
bloß das halt so ein erwachsener Mann , der halt einfach die ganze Zeit mit seinem Fußball gedribbelt hat .
richtig dumm
Und der hat den dann einfach halt auf die Straße fallen lassen .
und auf der anderen Straßenseite war dann halt auch noch ein Hund , der natürlich diesen Ball holen wollte .
und dann sind halt zwei Autos da entlanggefahren .
Und das erste Auto musste dann natürlich bremsen , damit es diesen Hund nicht überfährt .
und das zweite Auto ist dann halt voll hinten draufgefahren .
Gott sei Dank ist natürlich keinem etwas passiert oder so .
aber so war das so richtig schlimm .
weil ich äh ich hatte , ich habe mich voll erschrocken .
weil es auf einmal so richtig laut gekracht hat und so
Und ich wäre auch fast gestolpert .
weil ich dann nicht mehr auf den Bordstein geachtet habe
aber ich hatte voll Angst vor dem Hund .
Weil also der Typ dann natürlich auch vorbeigerannt ist
aber das war ja jetzt nicht so schlimm gewesen .
aber der arme Hund
und Gott sei Dank ist nichts passiert .
aber die haben dann auch noch so die Polizei gerufen und so
aber es war , es war nichts Schlimmes .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO57FD_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:           DEmo57FD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 192 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
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo57FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo57FD_isD
# Created:               2018-10-16
# Tokens:                260
# Clauses:               29
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#