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# ctok #
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Hauptsache ich laufe hier gerade so entlang
und da war so ein Pärchen
und der Mann hat mit einem Ball gespielt
und auf dem Parkplatz war eine Frau gerade beim Einpacken von ihren Einkäufen
und die hatte einen Hund dabei .
Dann ist der Ball auf den Parkplatz gerollt
und der Hund dahin ,
von hinten kamen 2 Autos
und der erste hat eine Gefahrenbremsung gemacht
und der dahinter ist volle Kanne hinten rein gefahren
Ich wusste gar nicht ob ich da jetzt helfen soll oder nicht
Aber das haben die Leute dann gemacht

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# mbartgec_th1 #
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Hauptsache ich laufe hier gerade so entlang .
Und da war so ein Pärchen
Und der Mann hat mit einem Ball gespielt .
Und auf dem Parkplatz war eine Frau gerade beim Einpacken von ihren Einkäufen
Und die hatte einen Hund dabei .
Dann wird der Ball auf den Parkplatz gerollt .
Und der Hund dahin .
Von hinten kamen 2 Autos .
Und der Erste hat eine Gefahrenbremsung gemacht
Und der Nebenan ist eine volle Kanne hinten reingefahren .
Ich wusste gar nicht , ob ich da jetzt helfen soll oder nicht
Aber das haben die Leute dann gemacht

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# mixtral_th1 #
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Hauptsache ich laufe hier entlang gerade so .
Und da war ein Paar .
Der Mann spielte mit einem Ball .
Auf dem Parkplatz befand sich eine Frau , die gerade ihr Einkaufen einpackte .
Sie hatte einen Hund dabei .
Dann rollte der Ball auf den Parkplatz und der Hund dahin .
Von hinten kamen zwei Autos .
Der erste hat eine Gefahrenbremsung gemacht .
Der , der dahinter fuhr , fuhr voll rein .
Ich wusste nicht recht , ob ich da jetzt helfen sollte oder nicht .
Aber das haben die Leute dann übernommen .

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# transgec_th1 #
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Hauptsache , ich laufe hier gerade so entlang .
und da war so ein Pärchen .
und der Mann hat mit einem Ball gespielt .
und auf dem Parkplatz war eine Frau gerade beim Einpacken von ihren Einkäufen .
und die hatte einen Hund dabei .
Dann ist der Ball auf den Parkplatz gerollt .
und der Hund dahin ,
Von hinten kamen 2 Autos .
und der erste hat eine Gefahrenbremsung gemacht .
und der dahinter ist mit volle Kanne hinten rein gefahren .
Ich wusste gar nicht , ob ich da jetzt helfen soll oder nicht .
Aber das haben die Leute dann gemacht .

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#                              METADATA: DEMO52FD_IWD                             
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEmo52FD
# Language Count:        3
# 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: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo52FD_iwD.exb
# Original ID:           DEmo52FD_iwD
# Created:               2018-10-04
# Tokens:                94
# Clauses:               12
#
# ================================================================================
#                                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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