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# ctok #
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hi Gilian
du musst dir gerade vorstellen
ich war einfach unterwegs
und ich habe einfach zugesehen wie ein Autounfall passiert ist
also äh bevor es passiert ist da war rechts so ein Mann irgendwie ein Mann mit einer Cap
und da hatte eine Frau
äh die sahen voll jung aus
und die Frau hatte aber ein Baby
und äh der Mann hat mit einem Ball gespielt
frag mich nicht warum er mit dem Alter noch mit einem Ball spielt
und äh da ist ihm irgendwie der Ball aus der Hand gefallen und auf die Straße gerollt
und auf der anderen Straßenseite es war auf einem Parkplatz da stand eine Frau
die hatte einen Hund
und die hat gerade ihre äh eingekauften Sachen aus dem Auto ausgelagert
und der Hund ist halt auf die Straße gerannt dem Ball hinterher
ja und gerade in der Sekunde ist äh ein Auto um die Ecke gebogen
und dahinter war noch ein Auto
und das vordere Auto wollte natürlich den Hund nicht überfahren
und ist stehen geblieben
und das hintere Auto ist reingefahren
na ja aber die haben glaube ich kein Stress miteinander angefangen
sondern haben aber einfach gleich die Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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Hi Gilian
Du musst dir gerade etwas vorstellen
Ich war einfach unterwegs
Und ich habe einfach zusehen , wie ein Autounfall passiert ist .
Also äh , bevor es passiert ist , war da rechts so ein Mann . Wie ein Mann mit einem Cap
Und da hatte eine Frau
Die sehen voll jung aus ,
Und die Frau hatte aber ein Baby
Und äh . Der Mann hat mit einem Ball gespielt
Frag mich nicht , warum er mit dem Alter noch mit einem Ball spielt
Und äh da ist ihm irgendwie der Ball aus der Hand gefallen und auf die Straße gerollt .
Und auf der anderen Straßenseite war es auf einem Parkplatz , da stand eine Frau
Die hatte einen Hund
Und die hat gerade ihre eingekauften Sachen aus dem Auto ausgelagert
Und der Hund ist halt auf die Straße gerannt und dem Ball hinterher
Ja und gerade in der Sekunde ist äh ein Auto um die Ecke gebogen .
Und dahinter war noch ein Auto
Das vordere Auto wollte natürlich den Hund nicht überfahren ,
und ist stehen geblieben
und das hintere Auto ist reingefahren .
Na ja , aber die haben glaube ich keinen Stress miteinander angefangen
Aber sie haben aber einfach gleich die Polizei gerufen

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# mixtral_th1 #
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Hallo Gilian ,
du musst dir gerade vorstellen ,
ich war einfach unterwegs und habe zugesehen , wie ein Verkehrsunfall passiert ist .
Also , bevor es passiert ist , da war rechts ein Mann , irgendwie ein Mann mit einer Kappe .
Da hatte eine Frau - äh , sie sahen voll jung aus - ausgestattet mit einem Baby .
Und der Mann hat mit einem Ball gespielt .
Frag mich nicht , warum er mit seinem Alter noch mit einem Ball spielt .
Und ihm ist irgendwie der Ball aus der Hand gefallen und auf die Straße gerollt .
Auf der anderen Straßenseite - es war auf einem Parkplatz - stand eine Frau ,
die hatte einen Hund und hat gerade ihre eingekauften Sachen aus dem Auto ausgeladen .
Und der Hund ist halt auf die Straße gerannt , dem Ball hinterher .
Ja , und genau in dieser Sekunde ist äh ein Auto um die Ecke gebogen .
Hinter diesem Auto war noch ein anderes Fahrzeug .
Und das vordere Auto wollte natürlich den Hund nicht überfahren und ist stehen geblieben .
Das hintere Auto ist rangefahren .
Nun , aber sie haben wohl keine Streiterei angefangen ,
sondern haben einfach gleich die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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Hi Gilian
Du musst dir gerade vorstellen ,
Ich war einfach unterwegs .
und ich habe einfach zugesehen , wie ein Autounfall passiert ist .
also äh bevor es passiert ist , da war rechts so ein Mann , irgendwie ein Mann mit einer Cap .
und da hatte eine Frau
Äh , die sahen voll jung aus .
Und die Frau hatte aber ein Baby .
und äh , der Mann hat mit einem Ball gespielt .
frag mich nicht , warum er mit dem Alter noch mit einem Ball spielt .
und äh da ist ihm irgendwie der Ball aus der Hand gefallen und auf die Straße gerollt .
und auf der anderen Straßenseite war es auf einem Parkplatz , da stand eine Frau .
Die hatte einen Hund .
und die hat gerade ihre äh eingekauften Sachen aus dem Auto ausgelagert .
und der Hund ist halt auf die Straße gerannt , dem Ball hinterher .
ja und gerade in der Sekunde ist äh ein Auto um die Ecke gebogen .
und dahinter war noch ein Auto .
Und das vordere Auto wollte natürlich den Hund nicht überfahren .
und ist stehen geblieben .
und das hintere Auto ist reingefahren .
Na ja , aber die haben glaube ich keinen Stress miteinander angefangen .
sondern haben aber einfach gleich die Polizei gerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI51FR_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:           DEbi51FR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               UKR
# Birthplace:            UKR
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Italian [ita] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi51FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi51FR_isD
# Created:               2018-10-10
# Tokens:                197
# Clauses:               22
#
# ================================================================================
#                                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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