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# ctok #
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hi weißt du was mir heute passiert ist
Gott äh das wäre heute fast zu einem Unfall gekommen
ich stand an der Straße und äh habe auf der rechten Seite gesehen wie ein Ehepaar die Straße runterlief äh mit Kinderwagen
und der Mann hatte einen Ball mit bei mit dem er gespielt hat
und auf einmal rollte das die Straße runter
und auf der anderen Straße war eine Frau äh die ihren Einkauf aus dem äh aus dem Koffer äh raum rausnahm
und sie hatte noch einen Hund dabei
und der Hund ist dann auf einmal zu dem Ball gerannt
äh und in dem Moment kam dann auch noch äh ein Auto von der anderen Straßenseite und hat dann auf einmal gestoppt
und hinter ihm das Auto natürlich in diesem Fall auch
und fuhr ihm total hinten rein
äh in dem äh Fall ist dann der Mann mit dem Ball zu der Frau gegangen hat ihr erstmal mit dem Einkauf geholfen was alles auf der Straße lag
und äh dann ist er zu den Autofahrern hingegangen und hat gefragt ob alles in Ordnung ist
äh und haben in dem Moment dann schon die Polizei gerufen aber Gott sei Dank ist keinem etwas passiert
was für ein schräger Tag ne

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# mbartgec_th1 #
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Hi weißt du was mir heute passiert ist ?
Gott äh , das wäre heute fast zu einem Unfall gekommen .
Ich stand an der Straße und habe auf der rechten Seite gesehen , wie ein Ehepaar die Straße runterlief äh mit einem Kinderwagen .
Und der Mann hatte einen Ball mit sich , mit dem er gespielt hat
Und auf einmal rollte die Straße runter .
Und auf der anderen Straße war eine Frau , die ihren Einkauf aus dem äh aus dem Koffer äh aus dem Raum rausnahm
Und sie hatte noch einen Hund dabei .
Und der Hund ist dann auf einmal zu dem Ball gerannt .
Und in dem Moment kam dann auch noch äh ein Auto von der anderen Straßenseite und hat dann auf einmal gestoppt
Und hinter ihm das Auto natürlich in diesem Fall auch
Und fuhr ihm total hinten rein .
In dem äh Fall ist dann der Mann mit dem Ball zu der Frau gegangen und ihr hat erstmal mit dem Einkauf geholfen , was alles auf der Straße lag .
Und äh dann ist er zu den Autofahrern hingegangen und hat gefragt ob alles in Ordnung ist .
Und haben in dem Moment dann schon die Polizei gerufen , aber Gott sei Dank ist keinem etwas passiert
Was für ein schöner Tag ne

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# mixtral_th1 #
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Hallo , weißt du was mir heute passiert ist ?
Gott , das wäre heute beinahe zu einem Unfall gekommen .
Ich stand an der Straße und sah zu meiner Rechten , wie ein Ehepaar mit Kinderwagen die Straße herunterlief .
Und der Mann hatte eine Ball bei sich , mit dem er spielte .
Und plötzlich rollte dieser den Berg hinunter .
Auf der anderen Straßenseite befand sich eine Frau , die ihren Einkauf aus dem Kofferraum entnahm und auch noch einen Hund dabei hatte .
Und dieser Hund rannte plötzlich zum Ball .
In diesem Moment fuhr ein Auto von der anderen Straßenseite und hielt abrupt an .
Hinter ihm hielt natürlich auch das nächste Auto , was prompt auffuhr .
In diesem Fall half der Mann mit dem Ball der Frau , indem er ihr beim Aufräumen half , was auf der Straße verteilt war .
Und dann ging er zu den Autofahrern und fragte , ob alles in Ordnung sei .
In diesem Moment hatten sie bereits die Polizei gerufen , aber Gott sei Dank ist niemandem etwas passiert .
Was für ein seltsamer Tag !

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# transgec_th1 #
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Hi , weißt du , was mir heute passiert ist ?
Gott , äh , das wäre heute fast zu einem Unfall gekommen .
Ich stand an der Straße und habe auf der rechten Seite gesehen , wie ein Ehepaar die Straße runterlief , äh mit Kinderwagen .
und der Mann hatte einen Ball mit , mit dem er gespielt hat .
und auf einmal rollte das die Straße runter .
und auf der anderen Straße war eine Frau , die ihren Einkauf aus dem äh aus dem Koffer äh aus dem Raum rausnahm .
und sie hatte noch einen Hund dabei .
und der Hund ist dann auf einmal zu dem Ball gerannt .
äh und in dem Moment kam dann auch noch äh ein Auto von der anderen Straßenseite und hat dann auf einmal gestoppt .
und hinter ihm das Auto natürlich in diesem Fall auch
und fuhr ihm total hinten rein .
äh in dem äh Fall ist dann der Mann mit dem Ball zu der Frau gegangen und hat ihr erstmal mit dem Einkauf geholfen , was alles auf der Straße lag .
und äh dann ist er zu den Autofahrern hingegangen und hat gefragt , ob alles in Ordnung ist .
äh und haben in dem Moment dann schon die Polizei gerufen , aber Gott sei Dank ist keinem etwas passiert .
Was für ein schräger Tag ne !

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#                              METADATA: DEBI37FT_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEbi37FT
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     32
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: 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
#
#     4. Arabic [ara] — L2
#        Group: Semitic
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Urdu [urd] — notAvailable
#        Group: Indic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi37FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi37FT_isD
# Created:               2019-06-21
# Tokens:                209
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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