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# ctok #
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Leute
ich bin gerade so äh da entlanggefahren
war so sind so war so ein Typ äh mit seiner Freundin
und äh der hat so die ganze Zeit mit so einem Fußball gedribbelt
und dann ist ist ihm aus der Hand gefallen
und einfach vor dies also auf die Straße gefallen
und da war noch so eine andere Frau äh die gerade ihre ganzen Einkäufe ausm Auto ausgeräumt hatte
äh und die hatte so eine Tüte in der Hand mit so richtig vielen Äpfeln drin
und die hatte auch so ein klein Hund dabei
und dann ist der dem Ball hinterhergerannt
und ihr sind einfach die ganzen Äpfel aus der Hand gefallen
und das Auto hätte diesen Hund
also das war so ein Auto das gekommen ist
und hat einfach diesen Hund fast umgefahren
und dabei ist das Auto von dahinter ihm halt so voll draufgefahren
und äh na ja dann ist dieser andere Typ der eigentlich dafür verantwortlich war
der ist natürlich erstmal zu der Frau gegangen
und hat die ganzen Äpfel aufgehoben
und ist erst danach zu den anderen Leuten gelaufen um zu sehen ob bei der ihren Auto irgendetwas passiert ist
und die haben aber schon den Notruf gewählt
ja

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# mbartgec_th1 #
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Leute
Ich bin gerade so äh da entlanggefahren .
war so schön und war so ein Typ äh mit seiner Freundin .
Und äh , der hat so die ganze Zeit mit so einem Fußball gedribbelt
Und dann ist ihm aus der Hand gefallen .
Und einfach vor diesem also auf die Straße gefallen
Und da war noch so eine andere Frau äh die gerade ihre ganzen Einkäufe aus ihrem Auto ausgeräumt hatte
Und die hatte so eine Tüte in der Hand mit so richtig vielen Äpfeln drin
Und die hatte auch so einen kleinen Hund dabei
Und dann ist der Ball hinterhergerannt .
Und ihr habt einfach die ganzen Äpfel aus der Hand gefallen
Und das Auto hätte diesen Hund
Also war so ein Auto , das gekommen ist .
Und hat einfach diesen Hund fast umgefahren
Und dabei ist das Auto von außen halt so voll draufgefahren .
Und äh na ja , dann ist dieser andere Typ , der eigentlich dafür verantwortlich war .
Der ist natürlich erstmal zu der Frau gegangen .
und hat die ganzen Äpfel aufgehoben
und ist erst danach zu den anderen Leuten gelaufen um zu sehen , ob bei ihrem Auto irgendetwas passiert ist .
Und die haben aber schon den Notruf gewählt
Ja

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# mixtral_th1 #
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Leute ,
ich fahre gerade so entlang ,
da war ein Typ mit seiner Freundin ,
und er dribbelte die ganze Zeit mit einem Fußball .
Dann fiel er einfach aus seiner Hand
und rollte direkt auf die Straße .
Da war auch noch eine andere Frau ,
die gerade ihre Einkäufe aus dem Auto auslud .
Sie hielt eine Tüte in der Hand mit vielen Äpfeln darin
und hatte auch einen kleinen Hund bei sich .
Dann rannte der Hund hinter dem Ball her ,
und ihr fielen einfach die ganzen Äpfel aus der Hand .
Ein Auto hätte diesen Hund fast umgefahren , ein Auto , das von hinten kam und voll auf ihn auffuhr .
Und dann ging dieser andere Typ , der eigentlich dafür verantwortlich war , natürlich zunächst zu der Frau , hob die ganzen Äpfel auf und lief danach erst zu den anderen Leuten , um zu sehen , ob bei ihnen etwas passiert war .
Aber sie hatten bereits den Notruf gewählt .
Ja .

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# transgec_th1 #
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Leute
Ich bin gerade so äh da entlanggefahren .
war so , so war so ein Typ äh mit seiner Freundin .
und äh , der hat so die ganze Zeit mit so einem Fußball gedribbelt .
und dann ist ihm aus der Hand gefallen .
und einfach vor diesem also auf die Straße gefallen .
und da war noch so eine andere Frau , die gerade ihre ganzen Einkäufe aus dem Auto ausgeräumt hatte .
äh und die hatte so eine Tüte in der Hand mit so richtig vielen Äpfeln drin .
und die hatte auch so einen kleinen Hund dabei .
und dann ist der dem Ball hinterhergerannt .
und ihr sind einfach die ganzen Äpfel aus der Hand gefallen .
und das Auto hätte diesen Hund
also das war so ein Auto , das gekommen ist .
und hat einfach diesen Hund fast umgefahren .
und dabei ist das Auto von dahinter ihm halt so voll draufgefahren .
und äh na ja dann ist dieser andere Typ , der eigentlich dafür verantwortlich war .
Der ist natürlich erstmal zu der Frau gegangen .
und hat die ganzen Äpfel aufgehoben .
und ist erst danach zu den anderen Leuten gelaufen , um zu sehen , ob bei ihrem Auto irgendetwas passiert ist .
und die haben aber schon den Notruf gewählt .
ja

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO64FD_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:           DEmo64FD
# 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:          11
#
#   ▸ 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: 144 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
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo64FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo64FD_isD
# Created:               2018-12-04
# Tokens:                203
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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