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# ctok #
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äh hi Kim
ich bin gerade äh die Straße entlanggelaufen
äh und dann habe ich so eine Familie gesehen äh mit einem Kinderwagen
und der Vater hat mit dem Ball
gespielt
hat auf also hat den gedribbelt
dann ist der Ball äh über die Straße gerollt
und auf der anderen Straßenseite war eine Frau
sie hatte den Hund dabei
und der Hund hat dann auf den Ball reagiert
und ist auf die Straße gerannt
äh sie hatte den Hund an der Leine
und ihr Einkauf ist dann auf den Boden gefallen
und der Mann äh der mit dem Ball gespielt hat hat ihr dann geholfen den Einkauf aufzuheben
in dem Moment als der Hund losgerannt ist äh kam ein Auto angefahren
und der musste dann ruckartig bremsen
und also das Auto war auch glaube ich blau
und hinter ihm war dann ein silbernes Auto
und ist dann in ihn reingefahren
äh und der Mann im blauen Auto hat dann die Polizei angerufen

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# mbartgec_th1 #
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Hi Kim
Ich bin gerade äh der Straße entlanggelaufen
Und dann habe ich so eine Familie gesehen äh mit einem Kinderwagen .
Und der Vater hat mit dem Ball
gespielt
hat auf also hat er den gedribbelt
Dann wird der Ball äh über die Straße gerollt .
Und auf der anderen Straßenseite war eine Frau
Sie hatte den Hund dabei
Und der Hund hat dann auf den Ball reagiert .
und ist auf die Straße gerannt .
äh … sie hatte den Hund an der Leine .
Und ihr Einkauf ist dann auf den Boden gefallen
Und dem Mann äh , der mit dem Ball gespielt hat , hat ihr dann geholfen den Einkauf aufzuheben
In dem Moment , als der Hund losgerannt ist , kam ein Auto angefahren
Und der musste dann ruckartig bremsen .
Und also war das Auto auch glaube ich blau
Und hinter ihm war dann ein silbernes Auto .
und ist dann in ihn reingefahren .
Und der Mann im blauen Auto hat dann die Polizei angerufen

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# mixtral_th1 #
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Äh , hallo Kim ,
ich bin gerade die Straße entlanggelaufen .
Äh , und dann habe ich eine Familie gesehen , äh , mit einem Kinderwagen .
Und der Vater spielte mit dem Ball , dribbelte ihn also ,
dann rollte der Ball ächzend über die Straße .
Und auf der anderen Straßenseite war eine Frau ,
sie hatte einen Hund an der Leine und ihr Einkauf lag auf dem Boden .
Und der Hund reagierte auf den Ball und rannte plötzlich auf die Straße .
Äh , der Mann , der mit dem Ball spielte , half ihr , den Einkauf aufzuheben .
In dem Moment , als der Hund losrannte , fuhr ächzend ein Auto heran
und musste dann abrupt bremsen .
Äh , das Auto war blau und hinter ihm fuhr ein silbernes Auto ,
das in ihn hineinfuhr .
Äh , der Mann im blauen Auto rief dann die Polizei an .

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# transgec_th1 #
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äh hi Kim
Ich bin gerade äh die Straße entlanggelaufen .
äh und dann habe ich so eine Familie gesehen , äh mit einem Kinderwagen .
und der Vater hat mit dem Ball
gespielt
hat auf , also hat er den gedribbelt .
Dann ist der Ball äh über die Straße gerollt .
und auf der anderen Straßenseite war eine Frau .
Sie hatte den Hund dabei .
und der Hund hat dann auf den Ball reagiert .
und ist auf die Straße gerannt .
Äh , sie hatte den Hund an der Leine .
und ihr Einkauf ist dann auf den Boden gefallen .
und der Mann , der mit dem Ball gespielt hat , hat ihr dann geholfen , den Einkauf aufzuheben .
In dem Moment , als der Hund losgerannt ist , kam ein Auto angefahren .
und der musste dann ruckartig bremsen .
Und also das Auto war auch , glaube ich , blau .
und hinter ihm war dann ein silbernes Auto .
und ist dann in ihn reingefahren .
äh und der Mann im blauen Auto hat dann die Polizei angerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI56FR_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:           DEbi56FR
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               KAZ
# Birthplace:            KAZ
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi56FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi56FR_isD
# Created:               2018-10-30
# Tokens:                162
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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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