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# ctok #
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Hi Dania ,
muss Dir mal etwas erzählen ! !
Ich war eben in Golm
und habe gesehen wie es zu einem Autounfall kam
😳
 D  lie  ei  Ty  mi  eine  Fra  au  eine  Parkplat  au  de  Gehwe  heru
 un  hatt  eine  Fußbal    de  e  vo  sic  he  gedribbel  ha  
 Di  Fra  hatt  eine  Kinderwage    de  si  vo  sic  hergeschobe  ha  
 Un  dan  wollte  di  gerad  di  Straß  überquere    w  ein  ander  Fra  gerad  ihr  Einkäuf  au  de  Aut  gelade  ha  
 Di  Fra  hatt  noc  eine  kleine  Hun  dabe  
 S    
 un  dan  ka  plötzlic  ein  zu  andere  
 De  Type  is  de  Bal  au  de  Fu  gesprunge    sodas  de  Bal  dan  au  di  Straß  geroll  is  
 Un  zwa  gena  gege  di  Einkaufstasch  
 ei  paa  Sache  sin  rausgeroll  
 de  Hun  ha  sic  erschrocke  un  gebell  
 Un  dan  ka  auc  noc  währenddesse  ei  Aut
 un  musst  abrup  bremse  
 Dahinte  wa  nu  leide  noc  ei  Aut    welche  nich  s  schnel  reagiere  konnt  un  ih  hinte  draufgefahre  is
 
richt g bitt r !
! Jet t ruf n d e gera e d e Poliz
i u d guck n w e d e m t d r Situati n umgeh n .

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# mbartgec_th1 #
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Hi Dania !
muss Dir mal etwas erzählen ! !
Ich war eben in Golm
und habe gesehen , wie es zu einem Autounfall kam .
😳
 D  lie  ei  Ty  mi  eine  Fra  au  eine  Parkplat  au  de  Gehwe  heru  
 un  hatt  eine  Fußbal    de  e  vo  sic  he  gedribbel  ha  
 Di  Fra  hatt  eine  Kinderwage    de  si  vo  sic  hergeschobe  ha  
 Un  dan  wollte  di  gerad  di  Straß  überquere    w  ein  ander  Fra  gerad  ihr  Einkäuf  au  de  Aut  gelade  ha  
 Di  Fra  hatt  noc  eine  kleine  Hun  dabe  
 So
 un  dan  ka  plötzlic  ein  zu  andere  
 De  Type  is  de  Bal  au  de  Fu  gesprunge    sodas  de  Bal  dan  au  di  Straß  geroll  is  
 Un  zwa  gena  gege  di  Einkaufstasch  
 ei  paa  Sache  sin  rausgeroll  
 De  Hun  ha  sic  erschrocke  un  gebell  
 Un  dan  ka  auc  noc  währenddesse  ei  Aut
 un  musst  abrup  bremse  
 Dahinte  wa  nu  leide  noc  ei  Aut    welche  nich  s  schnel  reagiere  konnt  un  ih  hinte  draufgefahre  is  
 
richt g bitt r !
! Jet t ru t d e gera e d e Poliz i
. u d guck n , w e d e m t d r Situati n umgeh n

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# mixtral_th1 #
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Hallo Dania ,
muss Dir mal etwas erzählen !
Ich war eben in Golm und habe gesehen , wie es zu einem Autounfall kam .
Dort lief ein Typ mit einer Frau auf dem Parkplatz auf dem Gehweg herum und hatte einen Fußball , den er vor sich herdribbelte .
Die Frau hatte einen Kinderwagen , den sie vor sich herschob .
Und dann wollten sie gerade die Straße überqueren , wo eine andere Frau gerade ihre Einkäufe aus dem Auto lud .
Die Frau hatte noch einen kleinen Hund dabei .
und dann kam plötzlich eins zum anderen .
Dem Typen ist der Ball auf den Fuß gesprungen , sodass der Ball dann auf die Straße rollte .
Und zwar genau gegen die Einkaufstasche .
Ein paar Sachen sind herausgerollt ,
der Hund hat sich erschrocken und gebellt .
Und dann kam auch noch währenddessen ein Auto und musste abrupt bremsen .
Dahinter war nur leider noch ein Auto , welches nicht so schnell reagieren konnte und ihm hintendrauffuhr .
Jetzt rufen sie gerade die Polizei und gucken , wie sie mit der Situation umgehen .

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# transgec_th1 #
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Hi Dania ,
muss Dir mal etwas erzählen !
Ich war eben in Golm .
und habe gesehen , wie es zu einem Autounfall kam .
😳
 D  lie  ei  Ty  mi  eine  Fra  au  eine  Parkplat  au  de  Gehwe  heru  
 un  hatt  eine  Fußbal    de  e  vo  sic  he  gedribbel  ha  
 Di  Fra  hatt  eine  Kinderwage    de  si  vo  sic  hergeschobe  ha  
 Un  dan  wollte  di  gerad  di  Straß  überquere    w  ein  ander  Fra  gerad  ihr  Einkäuf  au  de  Aut  gelade  ha  
 Di  Fra  hatt  noc  eine  kleine  Hun  dabe  
 S  .
 un  dan  ka  plötzlic  ein  zu  andere  
 De  Type  is  de  Bal  au  de  Fu  gesprunge    sodas  de  Bal  dan  au  di  Straß  geroll  is  
 Un  zwa  gena  gege  di  Einkaufstasch  
 ei  paa  Sache  sin  rausgeroll  
 De  Hun  ha  sic  erschrocke  un  gebell  
 Un  dan  ka  währenddesse  auc  noc  ei  Aut  
 un  musst  abrup  bremse  
 Dahinte  wa  nu  leide  noc  ei  Aut    welche  nich  s  schnel  reagiere  konnt  un  ih  hinte  draufgefahre  is  
 
richt g bitt r
! Jet t ruf n d e gera e d e Poliz i
. u d guck n , w e d e m t d r Situati n umgeh n

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI13FR_IWD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_04
# Original ID:           task_04
#
#   Title:
#     informal-written: text message (via WhatsApp) to a friend.
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, now imagine that you text [him/her] about the whole story.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi13FR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     22
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi13FR_iwD.exb
# Original ID:           DEbi13FR_iwD
# Created:               2018-12-17
# Tokens:                201
# Clauses:               23
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#