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# ctok #
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ey Charliloddi ! !
Ich war gerade bei so einem Parkplatz
und da war so ein junges Paar .
Die Frau hatte einen Kinderwagen
und der Mann hat die ganze Zeit halt so mit einem Ball vor sich hin gedribbelt .
( Wird dribbeln so geschrieben ? Haha )
na ja auf jeden Fall hat der Mann dann irgendwie die Kontrolle über den Ball verloren
und der Ball ist über die Straße gerollt auf so ein parkendes Auto zu ...
und da war eine Frau , die ihren Einkauf in den Kofferraum gemacht hat
und neben ihr war so ein kleiner schwarzer Hund .
Und der fing dann voll an zu bellen
und ist auf den Ball zugerannt .
Und genau in dem Moment ist dann ein Auto da entlanggefahren
und hat sofort gebremst , um den Hund nicht zu überfahren .
Aber hinter diesem Auto ist ein anderes Auto gefahren ,
konnte nicht rechtzeitig bremsen
und ist dem vorderen Auto hinten reingefahren .
Es ist zwar keiner verletzt ,
aber es war trotzdem irgendwie krass das zu sehen ...
😳
 
U d da n si d d e beid n Autofahr r sofo t ausgestieg n
. Er t woll e d r Autofahr r v m vorder n Au o  u d n Typ n m t d m Ba l hingeh n ,  m i n anzuschrei n od r 
o I d n ´ t kn w s h zuminde t  o a s
. Ab r d r T p h t da n d r Fr u m t d m Einka f geholf
n u d w r vo l hilfsbere
t u d da n h t d r Autofahr r erstm l nich s gesa
t u d i t  u d m ander n Autofahr r gegang n
. D e hab n da n glei h d e Poliz i geruf n .
.
😵 a er  er  yp  it  em B ll  st d nn nach em er  er F au gehol en ha t  , a ch gle ch zu  en Autofahr rn gegan
en  nd  an  at gese en d ss es  hm v ll l id  a
 .  uh M nn  er A m
 ,  ch ho fe  er m ss je zt ke ne Str fe zah en o er
so

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# mbartgec_th1 #
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Herzliche Grüße ! !
Ich war gerade auf so einem Parkplatz .
Und da war so ein junges Paar .
Die Frau hatte einen Kinderwagen
Und der Mann hat die ganze Zeit halt so mit einem Ball vor sich hin gedribbelt .
( Wird so geschrieben ? Haha )
Auf jeden Fall hat der Mann dann irgendwie die Kontrolle über den Ball verloren
Und der Ball ist über die Straße gerollt , um so ein parkendes Auto zu finden .
Und da war eine Frau , die ihren Einkauf in dem Kofferraum gemacht hat
und neben ihr war so ein kleiner schwarzer Hund .
Und der fing dann voll an zu bellen ,
und ist auf den Ball zugerannt .
Und genau in dem Moment ist dann ein Auto da entlanggefahren .
und hat sofort gebremst , um den Hund nicht zu überfahren .
Aber hinter diesem Auto ist ein anderes Auto gefahren ,
konnte nicht rechtzeitig bremsen
und ist das vordere Auto hinten reingefahren .
Es ist zwar keiner verletzt .
aber es war trotzdem irgendwie krass das zu sehen .
😳
 
U d da n si d d e beid n Autofahr r sofo t ausgestieg n
. Er t woll e d r Autofahr r v m vorder n Au o  u d n Typ n m t d m Ba l hingeh n ,  m i n anzuschrei n od r  o
. I d n ́ t kn w , s h  s zuminde t  o a s
. Ab r d r T p h t da n d r Fr u m t d m Einka f geholf
n u d w r vo l hilfsbere
t U d da n h t d r Autofahr r erstm l nich s gesa
t u d i t  u d m ander n Autofahr r gegang n
. D e hab n da n glei h d e Poliz i geruf n
.
😵 A er  er  yp  it  em B ll  st d n  , nach em er  er F au gehol en ha t  , a ch gle ch zu  en Autofahr rn gegan
en  nd  an  at gese e  , d ss es  hm v ll l id  a
 . Oh M nn  er A m
 !  ch ho f  ,  er m ss je zt ke ne Str fe zah en o er
so

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# mixtral_th1 #
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Hey Charliette !
Ich war gerade auf einem Parkplatz und da war ein junges Paar .
Die Frau hatte einen Kinderwagen ,
und der Mann dribbelte the whole time vor sich hin mit einem Ball .
( Schreibt man Dribbeln so ?
Haha )
Na ja jedenfalls verlor der Mann dann irgendwie die Kontrolle über den Ball
und der Ball rollte über die Straße auf ein parkendes Auto zu …
Und da war eine Frau , die ihren Einkauf in den Kofferraum machte
und neben ihr war ein kleiner schwarzer Hund .
Und der fing dann plötzlich an zu bellen
und rannte auf den Ball zu .
Und genau in dem Moment fuhr ein Auto vorbei
und bremste sofort , um den Hund nicht zu überfahren .
Aber hinter diesem Auto fuhr ein anderes Auto ,
konnte nicht rechtzeitig bremsen
und fuhr dem vorderen Auto hinten drauf .
Es ist zwar niemand verletzt worden ,
aber es war trotzdem irgendwie heftig das mit anzusehen …
😳
 
U d da n stieg n d e beid n Autofahr r sofo t a s
. D r Autofahr r d s vorder n Aut s woll e eigentli h  u d n Jun s m t d m Ba l geh n ,  m s e anzuschrei n od r 
o I h we ß nic t , d s s h zuminde t  o a s
. Ab r d r Ma n ha f da n d r Fr u m t d m Einka
f u d w r se r hilfsbere
t u d  a schr e d r Autofahr r d s vorder n Aut s zunäch t nich
s u d gi g z m ander n Autofahr r
. D e rief n glei h d e Poliz i
. ab r d r Ma n m t d m Ba l gi g da n au h  u d n Autofahre n , a s  r d r Fr u geholf n hat e u d m n s h , da s  s i m le d t t
.  h Ma n , i h hof e ,  r mu s jet t kei e Stra e zahl n od r 
o 

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# transgec_th1 #
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ey Charliloddi !
Ich war gerade bei so einem Parkplatz .
und da war so ein junges Paar .
Die Frau hatte einen Kinderwagen
und der Mann hat die ganze Zeit halt so mit einem Ball vor sich hin gedribbelt .
( Wird dribbeln so geschrieben ? Haha )
Na ja , auf jeden Fall hat der Mann dann irgendwie die Kontrolle über den Ball verloren .
und der Ball ist über die Straße gerollt , um auf so ein parkendes Auto zu ...
und da war eine Frau , die ihren Einkauf in den Kofferraum gemacht hat .
und neben ihr war so ein kleiner schwarzer Hund .
Und der fing dann voll an zu bellen .
und ist auf den Ball zugerannt .
Und genau in dem Moment ist dann ein Auto da entlanggefahren .
und hat sofort gebremst , um den Hund nicht zu überfahren .
Aber hinter diesem Auto ist ein anderes Auto gefahren .
konnte nicht rechtzeitig bremsen
und ist in das vordere Auto hinten reingefahren .
Es ist zwar keiner verletzt ,
aber es war trotzdem irgendwie krass , das zu sehen .
😳
 
U d da n si d d e beid n Autofahr r sofo t ausgestieg n
. Er t woll e d r Autofahr r v m vorder n Au o  u d n Typ n m t d m Ba l hingeh n ,  m i n anzuschrei n od r  o
. I d n ́ t kn w , s h zuminde t  o a s
. Ab r d r T p h t da n d r Fr u m t d m Einka f geholf n
. u d w r vo l hilfsbere t
. u d da n h t d r Autofahr r erstm l nich s gesa t
. u d i t  u d m ander n Autofahr r gegang n
. D e hab n da n glei h d e Poliz i geruf n
.
😵 a er  er  yp  it  em B ll  st d n  , nach em er  er F au gehol en ha t  , a ch gle ch zu  en Autofahr rn gegan e
 .  nd  an  at gese e  , d ss es  hm v ll l id  a
 .  uh M nn  er A m
 ,  ch ho f  ,  er m ss je zt ke ne Str fe zah en o er s
 .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO71FD_IWD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_04
# Original ID:           task_04
#
#   Title:
#     informal-written: text message (via WhatsApp) to a friend.
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, now imagine that you text [him/her] about the whole story.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEmo71FD
# 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: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo71FD_iwD.exb
# Original ID:           DEmo71FD_iwD
# Created:               2019-01-11
# Tokens:                310
# Clauses:               35
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#