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# ctok #
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hi Julian
äh ich komme leider bisschen später
hier ist nämlich gerade ein Unfall passiert
und ich äh bin Augenzeugin quasi
und muss noch ein bisschen dableiben
ist nichts Schlimmes passiert
äh keiner verletzt
nur Blechschaden zum Glück
aber ja eigentlich total äh unnötig
das ist ein Paar aufm
also ich stehe hier gerade aufm Parkplatz
und da kam ein Paar mit Kinderwagen und so mitm Ball in der Hand
und ihm fällt dieser Ball aus der Hand auf die Straße
äh und gegenüber ist eine Frau äh äh am Einkäufe in ihrem in ihr Auto einräumen mit so n klein Hund
und dieser Hund springt total auf diesen Ball an
und äh in dem Moment kommen aber auch Autos auf den Parkplatz gefahren
und die konnten nicht sehen dass da dieser Ball auf die Straße rollt weil da noch ein Auto geparkt hat so ein großer Van
äh und ja die ich glaube die waren auch ein bisschen zu schnell muss ich sagen
äh aber die haben natürlich dann irgendwie Vollbremsung hinlegen müssen
und sind ineinander gekracht
äh dem Hund ist zum Glück auch nichts passiert
der war eigentlich angeleint
also der konnte gar nicht groß auf die Straße rennen
aber natürlich voll der Schockmoment für die Fahrer und für die Frau und für den für das Paar mit dem Kinderwagen
äh genau aber nichts groß weiter passiert
ich muss jetzt hier noch auf die Polizei warten äh als Augenzeugin natürlich irgendwie
genau und das werden wir der Frau noch irgendwie helfen die Einkäufe wieder einzuräumen
und ich glaube so ich weiß nicht inner halben Stunde oder so sollte ich dann kommen
alles klar bis später

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# mbartgec_th1 #
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Hi Julian
äh ich komme leider bisschen später
Hier ist nämlich gerade ein Unfall passiert .
Und ich äh bin Augenzeugin quasi
und muss noch ein bisschen dableiben
ist nichts Schlimmes passiert
Keine Verletzung
Nur Blechschaden zum Glück
aber eigentlich total äh unnötig
Das ist ein Paar aufm
Also ich stehe hier gerade auf dem Parkplatz .
Und da kam ein Paar mit Kinderwagen und so mit dem Ball in der Hand
Und ihm fällt dieser Ball aus der Hand auf die Straße .
Und gegenüber ist eine Frau äh äh am Einkäufe in ihr Auto einräumen mit so einem kleinen Hund .
Und dieser Hund springt total auf diesen Ball an .
Und äh in dem Moment kommen aber auch Autos auf den Parkplatz .
Und die konnten nicht sehen , dass da dieser Ball auf die Straße rollt , weil da noch ein Auto geparkt hat . So ein großer Van
Oh und ja , ich glaube , die waren auch ein bisschen zu schnell , muss ich sagen
Aber die haben natürlich dann irgendwie Vollbremsung hinlegen müssen
und sind ineinander gekracht
Dem Hund ist zum Glück auch nichts passiert .
Der war eigentlich angeleint
Also konnte der gar nicht groß auf die Straße rennen .
aber natürlich voll des Schocks für die Fahrer und für die Frau und für das Paar mit dem Kinderwagen .
Genau aber nichts weiter passiert .
Ich muss jetzt hier noch auf die Polizei warten , äh als Augenzeugin natürlich irgendwie
Genau und das werden wir der Frau noch irgendwie helfen die Einkäufe wieder einzuräumen
Und ich glaube so ich weiß nicht , in einer halben Stunde oder so sollte ich dann kommen
Alles klar bis später

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# mixtral_th1 #
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Hallo Julian ,
entschuldigt , ich komme leider etwas verspätet .
Hier ist nämlich gerade ein Unfall passiert , und ich bin Augenzeugin , quasi .
Ich muss noch ein wenig bleiben , es ist aber nichts Schlimmes passiert .
Keiner ist verletzt , nur Blechschaden - zum Glück .
Es war eigentlich total unnötig .
Ein Paar war auf dem Parkplatz mit Kinderwagen und Ball in der Hand .
Dem Mann fällt der Ball aus der Hand auf die Straße .
Und gegenüber ist eine Frau , die ihr Auto belädt , mit einem kleinen Hund .
Dieser Hund springt plötzlich auf den Ball , und in dem Moment fahren Autos auf den Parkplatz .
Sie konnten nicht sehen , dass der Ball auf die Straße rollte , weil ein großer Van parkte dort .
Ich glaube , sie waren etwas zu schnell - muss ich sagen .
Sie mussten eine Vollbremsung hinlegen und sind zusammengestoßen .
Dem Hund ist zum Glück nichts passiert ;
er war eigentlich angeleint und konnte gar nicht groß auf die Straße rennen .
Aber natürlich ein Schockmoment für die Fahrer , die Frau und das Paar mit dem Kinderwagen .
Zum Glück ist sonst nichts Größeres passiert .
Ich muss hier noch auf die Polizei warten als Augenzeugin - natürlich .
Und wir werden der Frau sicherlich helfen , ihre Einkäufe wieder einzuräumen .
Ich glaube , ich sollte in etwa einer halben Stunde kommen .
Bis später !

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# transgec_th1 #
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Hi Julian
Äh , ich komme leider ein bisschen später .
Hier ist nämlich gerade ein Unfall passiert .
Und ich äh bin quasi Augenzeugin
und muss noch ein bisschen dableiben .
ist nichts Schlimmes passiert .
äh keiner verletzt
nur Blechschaden zum Glück
aber ja eigentlich total äh unnötig
Das ist ein Paar aufm
also ich stehe hier gerade aufm Parkplatz .
und da kam ein Paar mit Kinderwagen und so mitm Ball in der Hand .
und ihm fällt dieser Ball aus der Hand auf die Straße .
äh und gegenüber ist eine Frau , die äh äh Einkäufe in ihr Auto einräumt mit so einem kleinen Hund .
und dieser Hund springt total auf diesen Ball an .
und äh , in dem Moment kommen aber auch Autos auf den Parkplatz gefahren .
und die konnten nicht sehen , dass da dieser Ball auf die Straße rollt , weil da noch ein Auto geparkt war , so ein großer Van .
äh und ja , ich glaube , die waren auch ein bisschen zu schnell , muss ich sagen .
äh aber die haben natürlich dann irgendwie eine Vollbremsung hinlegen müssen .
und sind ineinander gekracht .
Äh , dem Hund ist zum Glück auch nichts passiert .
Der war eigentlich angeleint .
also konnte der gar nicht groß auf die Straße rennen .
aber natürlich voll der Schockmoment für den Fahrer und für die Frau und für den für das Paar mit dem Kinderwagen
äh genau , aber nichts Großes weiter passiert .
Ich muss jetzt hier noch auf die Polizei warten , äh als Augenzeugin natürlich irgendwie .
Und genau das werden wir der Frau noch irgendwie helfen , die Einkäufe wieder einzuräumen .
Und ich glaube , so weiß ich nicht , innerhalb einer halben Stunde oder so sollte ich dann kommen .
Alles klar bis später

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO20FD_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:           DEmo20FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     29
# 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: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 348 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 348 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo20FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo20FD_isD
# Created:               2018-09-26
# Tokens:                277
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#