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# ctok #
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äh also Elli
gerade ist irgendwie voll das Krasse passiert
und zwar äh war hier halt so ein kleiner Autounfall
äh und also da war halt so ein Typ
der hat mitm Ball gespielt
und es ging alles richtig schnell
der hat mitm Ball gespielt
äh und dann war auf der anderen Seite so eine Frau die ihren Einkauf halt so
das war halt aufm also vorm Einkaufscenter
und dann hat die Frau ihr so ihren Einkauf da eingepackt
äh und äh ihr Hund ist dann halt irgendwie so losgesprintet nach dem Ball von dem Typen
und dabei ist ihr Einkauf so runtergefallen
und überall hat sich so verteilt
äh und in dem Moment wo halt der Hund so irgendwie äh da auf die Straße gerannt ist da kamen da halt so zwei Autos angefahren
aber so im sicherem Abstand voneinander
hat da halt der eine Typ gebremst
und ist dem anderen und dann ist der hinter dem halt halt raufgefahren so
es hat voll laut geknallt
und irgendwie ging es voll schnell
und dann haben sie die Polizei gerufen
und ich war dabei bei einem Unfall

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# mbartgec_th1 #
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Ach also Elli
gerade ist es irgendwie voll , wenn das Krasse passiert .
Und zwar war hier halt so ein kleiner Autounfall .
Und also war da halt so ein Typ .
Der hat mit dem Ball gespielt
Und es ging alles richtig schnell
Der hat mit dem Ball gespielt
Und dann war auf der anderen Seite so eine Frau , die ihren Einkauf halt so machte .
Das war halt auf dem Gelände also vorm Einkaufscenter .
Und dann hat die Frau ihr so ihren Einkauf da eingepackt
Und ihr Hund ist dann halt irgendwie so losgesprintet nach dem Ball von dem Typen .
Und dabei ist ihr Einkauf so runtergefallen
Und überall hat sich so verteilt
Und in dem Moment , wo der Hund so irgendwie äh da auf die Straße gerannt ist , da kamen da halt so zwei Autos anfahren .
aber so im sicheren Abstand voneinander
Hat da halt jemand einen Typ gebremst ?
Und dann ist der hinter dem halt halt raufgefahren . So
Es hat voll laut geknallt
Und irgendwie ging es voll schnell
Und dann haben sie die Polizei gerufen .
Und ich war dabei bei einem Unfall

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# mixtral_th1 #
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Also , Elli ,
gerade ist irgendwie etwas sehr Merkwürdiges passiert .
Und zwar , äh , hier gab es einen kleinen Autounfall .
Äh , und da war ein Typ , der mit dem Ball spielte .
Und es geschah alles sehr schnell .
Der spielte mit dem Ball ,
äh , und auf der anderen Seite war eine Frau , die ihren Einkauf eben
das war vor dem Einkaufszentrum .
Und dann packte diese Frau ihr den Einkauf ein ,
ähem , äh und ihr Hund rannte plötzlich dem Ball des Typen hinterher .
Und dabei fiel ihr Einkauf herunter
und verteilte sich überall .
Äh , und in dem Moment , als der Hund auf die Straße rannte , kamen zwei Autos angefahren ,
aber mit einem sicheren Abstand voneinander .
Der eine Fahrer bremste , und der dahinter fuhr ihm hinten drauf , sodass er über ihn hinwegfuhr .
Es donnerte sehr laut ,
und irgendwie geschah alles sehr schnell .
Dann riefen sie die Polizei ,
und ich war bei einem Unfall dabei .

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# transgec_th1 #
################
äh also Elli
gerade ist irgendwie voll das krasse passiert .
Und zwar war hier halt so ein kleiner Autounfall .
äh und also da war halt so ein Typ .
Der hat mitm Ball gespielt .
und es ging alles richtig schnell .
Der hat mitm Ball gespielt .
äh und dann war auf der anderen Seite so eine Frau , die ihren Einkauf halt so
Das war halt aufm also vorm Einkaufscenter .
und dann hat die Frau ihr so ihren Einkauf da eingepackt .
äh und äh , ihr Hund ist dann halt irgendwie so losgesprintet nach dem Ball von dem Typen .
und dabei ist ihr Einkauf so runtergefallen .
und überall hat sich so verteilt
äh und in dem Moment , wo halt der Hund so irgendwie äh da auf die Straße gerannt ist , kamen da halt so zwei Autos angefahren .
aber so im sicheren Abstand voneinander
hat da halt der eine Typ gebremst .
und ist mit dem anderen und dann ist der hinter dem halt halt raufgefahren .
Es hat voll laut geknallt .
Und irgendwie ging es voll schnell .
und dann haben sie die Polizei gerufen .
und ich war dabei bei einem Unfall .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO54FD_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:           DEmo54FD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 204 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. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo54FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo54FD_isD
# Created:               2018-10-04
# Tokens:                187
# 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                                   
# ================================================================================
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#