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# ctok #
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ey Lina
du weißt nicht was passiert ist
ich habe gerade aufm Parkplatz auf dich gewartet
wir wollten uns ja treffen
und derzeit ist eine Mutter mit seinem Sohn vorbeigelaufen
und der Sohn hat halt mit einem Ball gespielt
und hat den Ball aus Versehen fallen lassen
und der ist dann halt über die Straße gerollt
und dann äh hat es sozusagen ein Hund mitbekommen
und ist zu dem Ball gerannt
und äh ein Auto hat fast den Hund angefahren
und deshalb hat er halt Vollbremse gemacht
also ist halt stehen geblieben
und derzeit ist dann halt ein anderes Auto von hinten in in ihn reingefahren
und ich hat richtig Angst
wusste nicht was wir machen sollten
so weil der Junge hat auch richtig Angst so
und dann haben wir halt die Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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Ey Lina
Du weißt nicht was passiert ist .
Ich habe gerade auf dem Parkplatz auf dich gewartet
Wir wollten uns ja treffen
Und derzeit ist eine Mutter mit ihrem Sohn vorbeigelaufen
Und der Sohn hat halt mit einem Ball gespielt .
und hat den Ball aus Versehen fallen lassen
Und der ist dann halt über die Straße gerollt .
Und dann hat es sozusagen einen Hund mitbekommen .
und ist zu dem Ball gerannt
Und äh ein Auto hat fast den Hund angefahren
Und deshalb hat er halt Vollbremse gemacht
Also ist halt stehen geblieben
Und derzeit ist dann halt ein anderes Auto von hinten in in ihn reingefahren
Und ich habe richtig Angst
wusste nicht was wir machen sollten .
So weil der Junge auch richtig Angst hat . So
Und dann haben wir halt die Polizei gerufen .

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# mixtral_th1 #
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Du weißt nicht , was passiert ist .
Ich habe gerade auf dem Parkplatz auf dich gewartet .
Wir wollten uns ja treffen .
Und derzeit ist eine Mutter mit ihrem Sohn vorbeigelaufen .
Und der Junge hat halt mit einem Ball gespielt .
Und er hat den Ball aus Versehen fallen lassen .
Und der ist dann halt über die Straße gerollt .
Und dann , äh , hat es sozusagen ein Hund bemerkt .
Und ist zum Ball gerannt .
Und äh , ein Auto hat fast den Hund angefahren .
Und deshalb hat er halt Vollbremsung gemacht .
Also ist er halt stehen geblieben .
Und derzeit ist dann halt ein anderes Auto von hinten in ihn reingefahren .
Und ich hatte richtig Angst .
Wusste nicht , was wir machen sollten .
So weil der Junge hat auch richtig Angst .
Und dann haben wir halt die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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ey Lina
Du weißt nicht , was passiert ist .
Ich habe gerade aufm Parkplatz auf dich gewartet .
Wir wollten uns ja treffen .
und derzeit ist eine Mutter mit ihrem Sohn vorbeigelaufen .
und der Sohn hat halt mit einem Ball gespielt .
und hat den Ball aus Versehen fallen lassen .
und der ist dann halt über die Straße gerollt .
Und dann hat es sozusagen einen Hund mitbekommen .
und ist zu dem Ball gerannt .
und äh ein Auto hat fast den Hund angefahren .
Und deshalb hat er halt Vollbremse gemacht .
also ist halt stehen geblieben .
und derzeit ist dann halt ein anderes Auto von hinten in ihn reingefahren .
Und ich habe richtig Angst .
wusste nicht , was wir machen sollten .
soweil der Junge auch richtig Angst hat .
Und dann haben wir halt die Polizei gerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI69FT_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:               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:           DEbi69FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Kurdish [kur] — notAvailable
#        Group: Iranian
#        Word Order: SOV
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 4; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi69FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi69FT_isD
# Created:               2018-11-21
# Tokens:                134
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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