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# ctok #
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ey Ilayda
als ich auf dem Weg war zur Arbeit ist mir etwas voll krasses passiert
ich war halt ganz normal auf der Straße
äh so aufn Parkplatz bin ich äh wollte ich rüberlaufen
und da hat gerade eine Frau ihr Einkauf äh in ihr Auto eingeladen und also so reingemacht
und auf der anderen Straßenseite ist dann ein Paar gekommen mit einem Kind
und der Mann hat halt ein Ball
hat damit gespielt
beim äh die wollten die Straße überqueren
und die Frau mitn mit dem mit dem mit dem Einkauf hatte ein Hund bei sich
dann hat er also der Mann sein Ball äh aus der Hand fallen lassen
ist dann über die Straße so rübergerollt
und währenddessen ist der Hund äh zum Ball rüber na weil der das so aufgenommen hat als würde das zum Spielen kommen hatte gebellt
und rechts während des dieser Ball äh über die Straße gerollt ist sind dann zwei Autos gekommen
und wollten wahrscheinlich auch einparken ein Parkplatz suchen
äh dann hat der das das vordere Auto dann schnell gebremst
und das dahinter hat dann ist dann hinten mit reingefahren
und war dann halt ein riesen Unfall

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# mbartgec_th1 #
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Ey Ichda
als ich auf dem Weg war zur Arbeit ist mir etwas voll krasses passiert .
Ich war halt ganz normal auf der Straße .
So auf dem Parkplatz bin ich äh . Ich wollte rüberlaufen
Und da hat gerade eine Frau ihren Einkauf äh in ihr Auto eingeladen und also so reingemacht
Und auf der anderen Straßenseite ist dann ein Paar gekommen mit einem Kind
Und der Mann hat halt einen Ball
Hat damit gespielt ?
Die wollten die Straße überqueren
Und die Frau mit dem Hund mit dem Einkauf hatte einen Hund bei sich
Dann hat also der Mann seinen Ball äh aus der Hand fallen lassen
ist dann über die Straße so rübergerollt
Und währenddessen ist der Hund äh zum Ball rüber , weil der das so aufgenommen hat , als würde das zum Spielen kommen .
Und rechts während dieser Ball äh über die Straße gerollt ist , sind dann zwei Autos gekommen .
und wollten wahrscheinlich auch ein Parken ein Parkplatz suchen
Dann hat der das vordere Auto dann schnell gebremst ,
Und das hat dann hinten mit reingefahren
Und war dann halt ein riesen Unfall .

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# mixtral_th1 #
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Als ich auf dem Weg zur Arbeit war , ist mir etwas sehr Ungewöhnliches passiert .
Ich war ganz normal auf der Straße ,
ähnlich auf dem Parkplatz wollte ich hindurchgehen .
Und da lädt gerade eine Frau ihr Einkauf in ihr Auto ein und schließt es .
Auf der anderen Straßenseite kommt dann ein Paar mit einem Kind .
Und der Mann hat einen Ball , spielt damit .
Beim Versuch , die Straße zu überqueren ,
hat die Frau mit dem Einkaufswagen , der sie begleitet , einen Hund bei sich .
Dann lässt der Mann also seinen Ball aus Versehen fallen ,
rollt über die Straße .
In der Zwischenzeit hat der Hund das so wahrgenommen , als ob er zum Spielen aufgefordert wird , und ist hinterhergerannt und hat gebellt .
Und just in dem Moment , als der Ball über die Straße rollte , kamen von rechts zwei Autos ,
die wahrscheinlich einen Parkplatz suchten .
Das vordere Auto bremste dann schnell ab ,
aber das dahinter folgende Autofahrer hat nicht mehr rechtzeitig reagiert und ist aufgefahren .
Es entstand also ein großer Unfall .

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# transgec_th1 #
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ey Ilayda
Als ich auf dem Weg war zur Arbeit ist mir etwas voll krasses passiert .
Ich war halt ganz normal auf der Straße .
äh so , auf dem Parkplatz bin ich , äh wollte ich rüberlaufen .
und da hat gerade eine Frau ihren Einkauf äh in ihr Auto eingeladen und also so reingemacht .
und auf der anderen Straßenseite ist dann ein Paar gekommen mit einem Kind .
und der Mann hat halt einen Ball .
hat damit gespielt .
beim äh , die wollten die Straße überqueren
und die Frau mit dem mit dem mit dem Einkauf hatte einen Hund bei sich .
Dann hat er also dem Mann seinen Ball äh aus der Hand fallen lassen .
ist dann über die Straße so rübergerollt .
und währenddessen ist der Hund äh zum Ball rüber , na weil der das so aufgenommen hat , als würde das zum Spielen kommen , gebellt .
und rechts , während dieser Ball äh über die Straße gerollt ist , sind dann zwei Autos gekommen .
und wollten wahrscheinlich auch einparken und einen Parkplatz suchen .
äh dann hat der das vordere Auto dann schnell gebremst .
und das dahinter hat dann ist es dann hinten mit reingefahren .
und dann war halt ein riesiger Unfall .

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#                              METADATA: DEBI60FT_ISD                             
# ================================================================================
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#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
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# 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:           DEbi60FT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Kurdish [kur] — notAvailable
#        Group: Iranian
#        Word Order: SOV
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi60FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi60FT_isD
# Created:               2018-11-14
# Tokens:                195
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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