########
# ctok #
########
jo Julius
ich war hier gerade so äh auf dem Parkplatz also auf dem Weg nach Hause
und da war halt so eine Frau an ihrem Kofferraum
die hat so ihre Lebensmittel ein oder ausgeräumt
weiß ich nicht mehr
und die hatte halt noch so ein Hund so ein kleiner schwarzer also kein Windhund sehr
und äh auf der anderen Seite kam halt so ein dude
und seine Frau mitm Kinderwagen
und er halt so einen Fußball in der Hand
und hat irgendwie die ganze Zeit so mit dem gedribbelt
und dann rollt er ihm so auf einmal weg quer über diesen ganzen Parkplatz
dieser Hund bellt los
fängt an auf den Ball zuzurennen
und genau im selben Moment kamen zwei Autos die halt auf den Parkplatz so fahren wollten ganz normal
und ist ja logisch dass der Vordere dann halt bremsen musste weil der Hund quasi dem Ball hinterher und vors Auto gerannt ist
und der Hintere fährt dann halt einfach auf den drauf weil der so plötzlich gebremst hat
aber na ja ich bin froh also keine Verletzten und so
ich muss jetzt nichts machen aber
aber jo
ah weißt du was ich krass fand
der Mann mit dem Ball der ist halt nicht einfach weggegangen oder so
sondern der hat der Frau erstmal geholfen ihre Einkäufe einzusammeln während sie halt ihren Hund irgendwie beruhigen musste
und dann im Anschluss ist er auch sofort zu den Autofahrern hingegangen
und hat mit den geredet
also ja war ein korrekter Typ glaube ich

################
# mbartgec_th1 #
################
Julius
Ich war hier gerade so äh auf dem Parkplatz , also auf dem Weg nach Hause .
Und da war halt so eine Frau an ihrem Kofferraum .
Die hat so ihre Lebensmittel ein oder ausgeräumt
weiß ich nicht mehr
Und die hatte halt noch so einen Hund - so einen kleinen schwarzen - also keinen Windhund sehr
Und ähnauf der anderen Seite kam halt so ein Dude .
und seine Frau mit dem Kinderwagen
Und er hat halt so einen Fußball in der Hand .
und hat irgendwie die ganze Zeit so mit dem gedribbelt
Und dann rollt er auf einmal weg quer über diesen ganzen Parkplatz ,
Dieser Hund bellt los
fängt an auf den Ball zuzurennen
und genau im selben Moment kamen zwei Autos , die halt auf den Parkplatz so fahren wollten ganz normal
Und es ist ja logisch , dass der Vordere dann halt bremsen musste , weil der Hund quasi den Ball hinterher und vors Auto gerannt hat .
Und der Hintere fährt dann halt einfach auf den drauf , weil der so plötzlich gebremst hat .
Aber na ja , ich bin froh . Also keine Verletzten und so
Ich muss jetzt nichts machen aber
aber jo
Ah weißt du was ich krass fand
Der Mann mit dem Ball ist halt nicht einfach weggegangen oder so
Aber der hat der Frau erstmal geholfen ihre Einkäufe einzusammeln , während sie halt ihren Hund irgendwie beruhigen musste
Und dann im Anschluss ist er auch sofort zu den Autofahrern hingegangen
und hat mit den geredet
Also war er ein korrekter Typ , glaube ich

###############
# mixtral_th1 #
###############
Jo , Julius !
ich war gerade auf dem Parkplatz , also auf dem Weg nach Hause .
Da war eine Frau an ihrem Kofferraum .
Die hat ihre Lebensmittel ein- oder ausgeladen .
Weiß ich nicht mehr .
Und die hatte noch so einen kleinen schwarzen Hund , also keinen Windhund .
Auf der anderen Seite kam ein Mann .
und seine Frau mit dem Kinderwagen .
Er hatte einen Fußball in der Hand .
und hat die ganze Zeit irgendwie damit gedribbelt .
Plötzlich rollte der Ball quer über den ganzen Parkplatz .
Der Hund bellt los .
Er fängt an , auf den Ball zuzurennen .
Genau im selben Moment kamen zwei Autos , die auf den Parkplatz fahren wollten , ganz normal .
Der vordere musste natürlich bremsen , weil der Hund dem Ball hinterher und vor das Auto gerannt ist .
Der Hintere fuhr dann einfach auf den Vorderen drauf , weil dieser plötzlich gebremst hatte .
Aber na ja , ich bin froh , dass es keine Verletzten gibt .
Ich muss jetzt nichts machen , aber …
Aber jo .
Weißt du was ich krass fand ?
Der Mann mit dem Ball ist nicht einfach weggegangen , sondern hat der Frau erst einmal geholfen , ihre Einkäufe einzusammeln , während sie ihren Hund beruhigen musste .
Sondern er hat der Frau erst einmal dabei geholfen , ihre Einkäufe einzusammeln , während sie ihren Hund beruhigen musste .
Und dann ist er auch sofort zu den Autofahrern hingegangen .
und hat mit ihnen geredet .
Also ja , er war ein korrekter Typ , glaube ich .

################
# transgec_th1 #
################
Julius
Ich war hier gerade so äh auf dem Parkplatz , also auf dem Weg nach Hause .
Und da war halt so eine Frau in ihrem Kofferraum .
Die hat so ihre Lebensmittel ein oder ausgeräumt .
weiß ich nicht mehr .
Und die hatte halt noch so einen Hund , so einen kleinen schwarzen , also kein Windhund .
und äh auf der anderen Seite kam halt so ein Dude .
und seine Frau mit dem Kinderwagen
und er hält so einen Fußball in der Hand .
und hat irgendwie die ganze Zeit so mit dem gedribbelt .
und dann rollt er so auf einmal weg quer über diesen ganzen Parkplatz .
Dieser Hund bellt los .
fängt an auf den Ball zuzurennen
und genau im selben Moment kamen zwei Autos , die halt auf den Parkplatz so fahren wollten , ganz normal .
Und es ist ja logisch , dass der Vordere dann halt bremsen musste , weil der Hund quasi dem Ball hinterher und vors Auto gerannt ist .
und der Hintere fährt dann halt einfach auf den drauf , weil der so plötzlich gebremst hat .
aber na ja , ich bin froh , also keine Verletzten und so .
Ich muss jetzt nichts machen , aber
aber ja .
Ah , weißt du , was ich krass fand ?
Der Mann mit dem Ball ist halt nicht einfach weggegangen oder so .
sondern der hat der Frau erstmal geholfen , ihre Einkäufe einzusammeln , während sie halt ihren Hund irgendwie beruhigen musste .
und dann im Anschluss ist er auch sofort zu den Autofahrern hingegangen .
und hat mit denen geredet .
also ja , war ein korrekter Typ , glaube ich .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO53FD_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:           DEmo53FD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# 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: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Russian [rus] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo53FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo53FD_isD
# Created:               2018-10-04
# Tokens:                253
# Clauses:               25
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#