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# ctok #
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hi ich bin gerade äh Zeuge eines Unfalls geworden
äh ich lief auf der Straße
und äh da war ein Paar mit einem Kinderwagen
die wollten die Straße überqueren
und der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er herumspielte
äh der ist ihm dann aber ausgerutscht aus den Händen
und auf die Straße gerollt
und auf der anderen Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund
und der Hund hat dann natürlich reagiert
und äh hat angefangen zu bellen
und ist auf den Ball zugerannt
äh in dem Moment kamen dann zwei Autos angefahren
das erste Auto hat natürlich eine äh Vollbremsung gemacht um den Hund nicht zu überfahren
aber das hat alles nichts genützt
also der ist zweite Auto konnte nicht reagieren und ist dem ersten dann aufgefahren
und ja da ist dann ein Schaden entstanden
dem Hund ist nichts passiert
aber äh ja das ging alles so schnell
und die Polizei war auch schon da
und ich musste äh einen Bericht verfassen
alles so stressig heute

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# mbartgec_th1 #
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Hi ich bin gerade Zeuge eines Unfalls geworden
Ich lief auf der Straße .
Und äh da war ein Paar mit einem Kinderwagen .
Die wollten die Straße überqueren
Und der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er herumspielte .
ähner ist ihm dann aber ausgerutscht aus den Händen .
und auf die Straße gerollt
Und auf der anderen Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund
Und der Hund hat dann natürlich reagiert
Und äh hat angefangen zu bellen
und ist auf den Ball gespannt .
In dem Moment kamen dann zwei Autos angefahren .
Das erste Auto hat natürlich eine äh Vollbremsung gemacht , um den Hund nicht zu überfahren
Aber das hat alles nichts genützt
Das zweite Auto konnte nicht reagieren und ist dann dann aufgefahren
Und ja da ist dann ein Schaden entstanden .
Dem Hund ist nichts passiert .
Aber äh ja , das ging alles so schnell
Und die Polizei war auch schon da
Und ich musste äh einen Bericht verfassen
Alles so stressig heute

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# mixtral_th1 #
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Hallo , ich bin gerade Zeuge eines Unfalls geworden .
Ich lief auf der Straße und sah ein Paar mit einem Kinderwagen ,
das die Straße überqueren wollte .
Der Mann hielt einen Ball in der Hand , mit dem er herumspielte .
Der Ball rutschte ihm dann aber aus den Händen und rollte auf die Straße .
Auf der anderen Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund ,
der natürlich darauf reagierte und anfing zu bellen und zum Ball zu rennen .
In dem Moment kamen zwei Autos angefahren .
Das erste Auto leistete sich eine Vollbremsung , um den Hund nicht zu überfahren ,
aber das half alles nichts .
Das zweite Auto konnte nicht reagieren und fuhr auf das erste auf .
Es entstand also ein Schaden , aber dem Hund ist nichts passiert .
Alles ging so schnell , und die Polizei war auch schon da .
Ich musste einen Bericht verfassen , und heute war wirklich stressig .

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# transgec_th1 #
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Hi , ich bin gerade äh Zeuge eines Unfalls geworden .
äh ich lief auf der Straße
und äh da war ein Paar mit einem Kinderwagen .
Die wollten die Straße überqueren .
und der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er herumspielte .
Äh , der ist ihm dann aber ausgerutscht aus den Händen .
und auf die Straße gerollt .
und auf der anderen Straßenseite befand sich eine Frau mit einem Hund .
Und der Hund hat dann natürlich reagiert .
und äh hat angefangen zu bellen .
und ist auf den Ball zugerannt .
Äh , in dem Moment kamen dann zwei Autos angefahren .
Das erste Auto hat natürlich eine äh Vollbremsung gemacht , um den Hund nicht zu überfahren .
aber das hat alles nichts genützt .
also das zweite Auto konnte nicht reagieren und ist dann mit dem ersten aufgefahren .
Und ja , da ist dann ein Schaden entstanden .
Dem Hund ist nichts passiert .
aber äh ja , das ging alles so schnell .
und die Polizei war auch schon da .
und ich musste äh einen Bericht verfassen .
Alles so stressig heute

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI35FT_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                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:               multi
# 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-Lx
# Tokens:                103779
# Texts:                 659
# Learners:              165
# 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:           DEbi35FT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     32
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi35FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi35FT_isD
# Created:               2019-06-26
# Tokens:                171
# 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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