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# ctok #
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Fredi hallo
habe etwas Lustiges gesehen
und zwar war ich hier gerade aufm Parkplatz
und bin hier nur so herumgelaufen
und da haben äh zwei Autos erstmal einen schönen Unfall gebaut
da war irgend so ein Mann
der ist halt irgendwie der hatte ein na irgendwie mitm Ball gedribbelt oder gespielt
und dem ist der Ball dann auf die oder aufn Parkplatz auf die Straße halt gerollt
und gegenüber stand halt irgendwie noch eine Frau die dann mit ihrem Hund und von dem Hund auch auf die Straße so halb
na ja ist halt der Hund wollte halt den Ball jagen
und ist dann mit auf die Straße gekommen
und auf jeden Fall sind halt gerade in die in den auf den Parkplatz auf die Straße halt zwei Autos eingebogen
und die haben dann schönen Unfall gebaut weil der vordere halt gebremst hat
und der hintere hat es wahrscheinlich nicht gesehen als der Ball halt auf die Straße gerollt ist
und dann sind die aufeinander draufgefahren
war spannend auf jeden Fall

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# mbartgec_th1 #
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Fredi hallo
habe etwas Lustiges gesehen
Und zwar war ich hier gerade auf dem Parkplatz .
und bin hier nur so herumgelaufen
Und da haben äh zwei Autos erstmal einen schönen Unfall gebaut
Da war irgendso ein Mann .
Der ist halt irgendwie . Der hatte ein Mal irgendwie mit dem Ball gedribbelt oder gespielt
Und dem ist der Ball dann auf den oder auf den Parkplatz auf der Straße gehalten .
Und gegenüber stand halt irgendwie noch eine Frau , die dann mit ihrem Hund und von dem Hund auch auf die Straße halb
Na ja , der Hund wollte halt den Ball jagen .
und ist dann mit auf die Straße gekommen .
Und auf jeden Fall sind halt gerade in den Abend auf den Parkplatz auf der Straße halt zwei Autos eingebogen .
Und die haben dann einen schönen Unfall gebaut , weil der Vordere halt gebremst hat
Und der Hintere hat es wahrscheinlich nicht gesehen , als der Ball halt auf die Straße gerollt ist .
Und dann sind die aufeinander draufgefahren .
war spannend auf jeden Fall .

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# mixtral_th1 #
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Fredi , hallo ,
ich habe etwas Lustiges gesehen .
Und zwar war ich hier gerade auf dem Parkplatz , und ich bin nur so herumgelaufen , als zwei Autos einen schönen Unfall gebaut haben .
Da war irgendso ein Mann ,
der hat , ähm , irgendwie mit dem Ball gedribbelt oder gespielt .
Und der Ball ist ihm dann auf den Parkplatz , auf die Straße gerollt .
Und gegenüber stand irgendwie noch eine Frau , die dann mit ihrem Hund und von dem Hund auch auf die Straße so halb
na ja , ist halt der Hund , wollte halt den Ball jagen
und ist dann mit auf die Straße gekommen .
Und auf jeden Fall sind gerade zwei Autos in den Parkplatz eingebogen ,
und sie haben einen Unfall gebaut , weil der vordere Fahrer gebremst hat
und der hintere wahrscheinlich nicht gesehen hat , als der Ball auf die Straße rollte .
Und dann sind sie aufeinander gefahren .
Es war auf jeden Fall spannend .

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# transgec_th1 #
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Fredi hallo
habe etwas Lustiges gesehen
Und zwar war ich hier gerade aufm Parkplatz .
und bin hier nur so herumgelaufen .
und da haben äh zwei Autos erstmal einen schönen Unfall gebaut .
da war irgendwo so ein Mann .
Der ist halt irgendwie , der hatte einen Na irgendwie mit dem Ball gedribbelt oder gespielt .
und dann ist der Ball dann auf die oder auf den Parkplatz oder auf die Straße halt gerollt .
und gegenüber stand halt irgendwie noch eine Frau , die dann mit ihrem Hund und von dem Hund auch auf die Straße so halb
Na ja , der Hund wollte halt den Ball jagen .
und ist dann mit auf die Straße gekommen .
und auf jeden Fall sind halt gerade in die in den auf den Parkplatz auf der Straße halt zwei Autos eingebogen .
und die haben dann einen schönen Unfall gebaut , weil der Vordere halt gebremst hat .
Und der Hintere hat es wahrscheinlich nicht gesehen , als der Ball halt auf die Straße gerollt ist .
und dann sind die aufeinander draufgefahren .
war auf jeden Fall spannend .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO58MD_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:           DEmo58MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# 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: 84 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:                  DEmo58MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo58MD_isD
# Created:               2018-10-16
# Tokens:                171
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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