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# ctok #
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Ey
ich war aufn Parkplatz
und da hat ein Typ sein Fußball vorn Auto rollen lassen
und der Hund von einer Frau die ihm gegenüber stand ist dem hinterher gerannt .
Das Auto hat dann eine Vollbremsung gemacht und eine zweites was dahinter stand ist dem Vorderen aufgefahren
dabei hat die Frau halt ihre einkäufe fallen lassen
und hat zusammen mit dem Mann angefangen die einzusammeln .
Ohne zu schauen was mit dem Auto ist .
Und die Autofahrer haben angefangen zu reden ,
ich weiß aber nicht wo drüber

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# mbartgec_th1 #
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Ey
Ich war auf dem Parkplatz
Und da hat ein Typ seinen Fußball vor dem Auto rollen lassen
und der Hund von einer Frau , die ihm gegenüber stand , ist dem hinterher gerannt .
Das Auto hat dann eine Vollbremsung gemacht und das zweite , was dahinter stand , ist dem Vorderen aufgefahren
Dabei hat die Frau halt ihre Einkäufe fallen lassen
und hat zusammen mit dem Mann angefangen die einzusammeln .
Ohne zu schauen , was mit dem Auto ist .
Und die Autofahrer haben angefangen zu reden :
Ich weiß aber nicht woüber

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# mixtral_th1 #
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Ey ,
ich war auf dem Parkplatz
und da hat ein Typ sein Fußball vor seinem Auto rollen lassen .
Und der Hund einer Frau , die ihm gegenüberstand , ist dem Ball hinterhergerannt .
Das Auto hat dann eine Vollbremsung gemacht und das zweite , das dahinter stand , ist auf das Vordere aufgefahren .
Dabei hat die Frau ihre Einkäufe fallen gelassen und hat zusammen mit dem Mann angefangen , sie einzusammeln .
Ohne zu schauen , was mit dem Auto ist .
Und die Autofahrer haben angefangen , miteinander zu reden .
Ich weiß aber nicht worüber .

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# transgec_th1 #
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Ey !
Ich war auf dem Parkplatz .
und da hat ein Typ seinen Fußball vorn am Auto rollen lassen .
und der Hund von einer Frau , die ihm gegenüber stand , ist dem hinterher gerannt .
Das Auto hat dann eine Vollbremsung gemacht und ein zweites , was dahinter stand , ist auf den Vorderen aufgefahren .
Dabei hat die Frau halt ihre Einkäufe fallen lassen .
und hat zusammen mit dem Mann angefangen die einzusammeln .
Ohne zu schauen , was mit dem Auto ist .
Und die Autofahrer haben angefangen zu reden :
Ich weiß aber nicht wo drüber .

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#                              METADATA: DEMO83MD_IWD                             
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#                                CORPUS INFORMATION                               
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
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# 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
#
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#                                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:           DEmo83MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# 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: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo83MD_iwD.exb
# Original ID:           DEmo83MD_iwD
# Created:               2019-02-08
# Tokens:                90
# Clauses:               10
#
# ================================================================================
#                                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                                   
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#
#   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...
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# ================================================================================
#                                    ANNOTATORS                                   
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