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# ctok #
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hi chick
ey ich war heute richtig schockiert
ich habe so einen Unfall äh miterlebt
und ich bin so voll gerade unter Schock irgendwie
also es war so
also ich war halt da zufällig angewesend
und von rechts kam so ein Pärchen
äh die hatten noch so einen Babywagen
und der Mann hatte noch einen Ball in der Hand
und die sind dann einfach so gelaufen
und links war so eine Frau mit einem Hund
und sie hat dann so ihren Einkauf und so ausgeräumt
genau und äh der Mann von rechts der hatte halt einen Ball mit dem er immer so rumgespielt hat
und dann ist das ihm irgendwie auf die Straße äh geflogen
oder er hat es geworfen
weiß ich nicht genau
aber wahrscheinlich aus Versehen
und der Hund dann von links ist dann auf einmal aufgesprungen äh hinter dem Ball her
und in dem Moment kam auch so von der Straße zwei Autos
und das vordere war so ein blaues Auto
und das hintere so ein silbernes
und dann weil der Hund halt auf die Straße gesprungen ist äh hat dann das blaue Auto so extrem gebremst
und das hintere Auto ist ihm dann so voll so reingefahren hinten
also die Hundebesitzerin hatte zwar den Hund so zurückgezogen
aber das Auto hat es natürlich hat trotzdem gebremst natürlich
und deswegen kam es halt so zu einem Unfall
genau und der Mann mit dem Ball hat dann auch der Frau mit dem Hund geholfen ihre Sachen wieder aufzuräumen und so weiter
ja und die Autobesitzer sind dann auch ausgestiegen
und haben sich das angeschaut und so
und dann haben die die Polzei gerufen
genau also ich war irgendwie voll schockiert dass ich das so miterlebt habe

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# mbartgec_th1 #
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Hi chick
Ey ich war heute richtig schockiert
Ich habe so einen Unfall nicht miterlebt .
Und ich bin gerade unter Schock , irgendwie
Also war es so
Also ich war halt da zufällig angewesend
Und von rechts kam so ein Pärchen .
äh , die hatten noch so einen Babywagen .
Und der Mann hatte noch einen Ball in der Hand
Und die sind dann einfach so gelaufen .
Und links war so eine Frau mit einem Hund .
Und sie hat dann so ihren Einkauf und so ausgeräumt
Genau und äh der Mann von rechts hatte halt einen Ball mit dem er immer so rumgespielt hat
Und dann ist er irgendwie auf die Straße äh geflogen .
Oder er hat es geworfen
weiß ich nicht genau :
aber wahrscheinlich aus Versehen
Und der Hund dann von links ist dann auf einmal aufgesprungen äh hinter dem Ball her .
Und in dem Moment kamen auch so von der Straße zwei Autos .
Und das Vordere war so ein blaues Auto
Und das hintere so ein Silbernes
Und dann weil der Hund halt auf die Straße gesprungen ist , hat dann das blaue Auto so extrem gebremst
Und das hintere Auto ist ihm dann so voll so reingefahren hinten
Also die Hundebesitzerin hatte zwar den Hund so zurückgezogen ,
aber das Auto hat es natürlich versucht und hat trotzdem gebremst . Natürlich
Und deswegen kam es halt so zu einem Unfall .
Und der Mann mit dem Ball hat dann auch der Frau mit dem Hund geholfen ihre Sachen wieder aufzuräumen und so weiter
Und die Autobesitzer sind dann auch ausgestiegen .
und haben sich das angeschaut und so
Und dann haben die Polizei gerufen
Genau also ich war irgendwie voll schockiert , dass ich das so miterlebt habe .

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
heute war ich wirklich schockiert .
Ich habe einen Unfall beobachtet ,
oder besser gesagt , ich war dabei .
Es passierte also so :
Ich war zufällig anwesend ,
als von rechts ein Paar mit Kinderwagen kam .
Der Mann hatte einen Ball in der Hand und spielte damit herum .
Plötzlich rollte der Ball auf die Straße ,
entweder er war weggerutscht oder er hat ihn geworfen ,
ich weiß es nicht genau .
In diesem Moment rannte ein Hund von links los ,
hinter dem Ball her .
Genau in diesem Augenblick fuhren zwei Autos vorbei ,
eines blau und das andere silbern .
Der Hund sprang auf die Straße ,
direkt vor das blaue Auto ,
das so stark bremsen musste ,
dass das silberne Auto hinten drauf auffuhr .
Die Hundebesitzerin zog den Hund zurück ,
aber natürlich bremste das auto trotzdem .
Deshalb kam es zu dem Unfall .
Der Mann mit dem Ball half der Frau mit dem Hund ,
ihre Sachen wieder aufzuräumen .
Die Autofahrer stiegen aus und schauten sich die Sache an ,
dann riefen sie die Polizei .
Ich war schockiert , dass ich dies miterleben musste .

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# transgec_th1 #
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Hi chick
ey , ich war heute richtig schockiert .
Ich habe so einen Unfall äh miterlebt .
und ich bin so voll , gerade unter Schock .
also es war so .
also ich war halt da zufällig angewesen .
und von rechts kam so ein Pärchen .
äh , die hatten noch so einen Babywagen .
und der Mann hatte noch einen Ball in der Hand .
und die sind dann einfach so gelaufen .
und links war so eine Frau mit einem Hund .
und sie hat dann so ihren Einkauf und so ausgeräumt .
genau und äh , der Mann von rechts hatte halt einen Ball , mit dem er immer so rumgespielt hat .
und dann ist das ihm irgendwie auf die Straße äh geflogen .
oder er hat es geworfen .
weiß ich nicht genau .
aber wahrscheinlich aus Versehen
und der Hund dann von links ist dann auf einmal aufgesprungen äh hinter dem Ball her .
und in dem Moment kamen auch so von der Straße zwei Autos .
und das vordere war so ein blaues Auto .
und das Hintere so ein silbernes
Und dann , weil der Hund halt auf die Straße gesprungen ist , hat dann das blaue Auto so extrem gebremst .
und das hintere Auto ist ihm dann so voll und so hinten reingefahren .
also die Hundebesitzerin hatte zwar den Hund so zurückgezogen .
aber das Auto hat es natürlich gebremst und hat trotzdem gebremst .
Und deswegen kam es halt so zu einem Unfall .
Und genau der Mann mit dem Ball hat dann auch der Frau mit dem Hund geholfen , ihre Sachen wieder aufzuräumen und so weiter .
ja und die Autobesitzer sind dann auch ausgestiegen .
und haben sich das angeschaut und so
und dann haben die die Polizei gerufen .
genau also ich war irgendwie voll schockiert , dass ich das so miterlebt habe .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI09FT_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:           DEbi09FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# 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. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Arabic [ara] — L2
#        Group: Semitic
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi09FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi09FT_isD
# Created:               2018-11-28
# Tokens:                288
# Clauses:               31
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#