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# ctok #
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hi Svet
passe auf
ich habe dir ja eben schon geschrieben
mein Tag war mal wieder richtig richtig spannend
aber passe auf
und zwar bin ich vorhin zur Uni gegangen
und da habe ich gesehen wie ein anderes ein Auto in ein anderes gekracht ist
super witzig ja richtig toll
nein passe auf
und zwar ist nämlich niemandem etwas passiert
das ist schon mal sehr gut
aber ich darf hier jetzt als Zeugin aussagen bei der Polizei
weil nämlich da waren äh so eine Familie
und die sind dann die wollen über die Straße gehen
und dann war da so ein Lkw und die haben das nicht gesehen
dann ist dem Ball äh dem Mann so ein Ball runtergefallen
und zwei Autos sind in die Straße eingebogen
das Auto konnte dann die Familie nicht sehen
und dann ja hat der Eine stark gebremst
und der Andere ist reingekracht
genau und dann hat da noch so ein Hund gebellt
der war supersüß
jedenfalls ja das war so mein Tag eigentlich zusammengefasst
wie war deiner denn so

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# mbartgec_th1 #
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Hi Svet
Pass auf
Ich habe dir ja eben schon geschrieben
Mein Tag war mal wieder richtig richtig spannend .
aber passe auf
Und zwar bin ich vorhin zur Uni gegangen
Und da habe ich gesehen wie ein anderer ein Auto in ein anderes gekracht ist .
Super witzig und richtig toll
Nein , passe auf
Und zwar ist nämlich niemandem etwas passiert
Das ist schon mal sehr gut .
Aber ich darf hier jetzt als Zeugin aussagen bei der Polizei .
Weil nämlich da war äh so eine Familie .
Und die sind dann die wollen über die Straße gehen
Und dann war da so ein Lkw und die haben das nicht gesehen
Dann ist dem Ball äh dem Mann so ein Ball runtergefallen .
und zwei Autos sind in die Straße eingebogen
Das Auto konnte dann die Familie nicht sehen
Und dann hat der Eine stark gebremst
Und der Andere ist reingekracht
genau und dann hat da noch so ein Hund gebellt .
Der war super süß
jedenfalls war so mein Tag eigentlich zusammengefasst .
Wie war dein Alltag denn ?

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# mixtral_th1 #
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Hallo , Svet
Achte darauf
Ich habe dir gerade erst geschrieben ,
dass mein Tag wieder einmal sehr spannend war .
Pass auf aber
Gerade eben bin ich zur Uni gegangen und
dort habe ich gesehen , wie ein Auto in ein anderes gekracht ist .
Das ist wirklich lustig , ja , richtig toll .
Nein , pass auf !
Nämlich ist niemandem etwas passiert .
Zum Glück !
Aber ich muss hier jetzt als Zeugin aussagen bei der Polizei , denn eine Familie wollte die Straße überqueren .
Und da war ein Lkw , der sie nicht gesehen hat .
Dann ist einem Mann ein Ball runtergefallen und zwei Autos sind in die Straße eingebogen .
Das Auto konnte dann die Familie nicht sehen .
Und dann hat der eine Fahrer stark gebremst und der andere ist reingekracht .
Genau , und dann hat auch noch ein Hund gebellt .
Er war sehr süß .
Jedenfalls , so war mein Tag , zusammengefasst .
Wie war deiner denn so ?

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# transgec_th1 #
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Hi Svet
passe auf
Ich habe dir ja eben schon geschrieben :
Mein Tag war mal wieder richtig richtig spannend .
aber passe auf
Und zwar bin ich vorhin zur Uni gegangen .
und da habe ich gesehen , wie ein anderes Auto in ein anderes gekracht ist .
super witzig , ja richtig toll
Nein , passe auf
Und zwar ist nämlich niemandem etwas passiert .
Das ist schon mal sehr gut .
aber ich darf hier jetzt als Zeugin bei der Polizei aussagen .
weil nämlich da waren äh so eine Familie
Und die sind dann die , die über die Straße gehen wollen .
und dann war da so ein Lkw und die haben das nicht gesehen .
Dann ist dem Ball äh dem Mann so ein Ball runtergefallen .
und zwei Autos sind in die Straße eingebogen .
Das Auto konnte dann die Familie nicht sehen .
Und dann hat ja der Eine stark gebremst .
und der andere ist reingekracht .
genau und dann hat da noch so ein Hund gebellt .
Der war supersüß .
Jedenfalls ja , das war so mein Tag eigentlich zusammengefasst .
Wie war dein denn so ?

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI07FR_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:           DEbi07FR
# Language Count:        1
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi07FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi07FR_isD
# Created:               —
# Tokens:                175
# Clauses:               24
#
# ================================================================================
#                                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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