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# ctok #
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hi Schatz
du weißt gar nicht was ich gerade gesehen habe
äh ich bin hier nämlich auf den Parkgelände äh gegenüber von so ein Bibliothekhaus
ey da war so ein so ein Ehepaar mit einem Babywagen
der Mann spielt ja jetzt mit dem Ball ne
und da wollten die halt gegenüber
da war so eine Frau mit dem Einkaufswagen also beziehungsweise mit den äh Supermarkttaschen
und da hatten sogar noch einen Hund dabei
ja der war so groß wie Lacki und so wie unser Hund
und äh in dem Moment äh wo der Mann mit dem Ball spielt ne
da fällt der Ball herunter
und dann kommt der Hund in der Gegenrichtung
fallen die ganzen äh Einkäufe
und dann kommen noch zwei Autos von da hinten reingefahren
natürlich Vollbremsung
zum Glück war das der Kinderwagen nicht
wenn das Baby noch drin wäre ne
also das wäre ja das aller Horror gewesen
äh ja und dann natürlich Unfall ne
der blaue Auto hat ja Vollbremsung gemacht
und das Auto der weiße da hinten klack na hinten
klar da haben die natürlich die Polizei gerufen und so
aber na ja
nur damit du mal Bescheid weißt äh sowas einmal passieren kann
na dann
bis später

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# mbartgec_th1 #
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Hi Schatz
Du weißt gar nicht was ich gerade gesehen habe .
Ich bin hier nämlich auf den Parkgeländen äh gegenüber von so einem Bibliothekhaus .
Y da war so ein so ein Ehepaar mit einem Babywagen .
Der Mann spielt ja jetzt mit dem Ball . Ne
Und da wollten die halt gegenüber
Da war so eine Frau mit dem Einkaufswagen also beziehungsweise mit den äh Supermarkttaschen .
Und da hatten sogar noch einen Hund dabei .
Ja , der war so groß wie Lacki und so wie unser Hund
Und äh in dem Moment , in dem der Mann mit dem Ball spielt , ne
Da fällt der Ball herunter
Und dann kommt der Hund in die Gegenrichtung .
fallen die ganzen Einkäufe
Und dann kommen noch zwei Autos von da hinten reingefahren
Natürlich Vollbremsung
Zum Glück war der Kinderwagen nicht
Wenn das Baby noch drin wäre , ne
Also wäre das ja der aller Horror gewesen .
Ah ja und dann natürlich einen Unfall ne
Das blaue Auto hat ja Vollbremsung gemacht
und das Auto der weißen da hinten , klack na hinten
Klar da haben die natürlich die Polizei gerufen und so
Aber na ja
Nur damit du mal Bescheid weißt , dass so etwas einmal passieren kann
Dann
Bis später

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# mixtral_th1 #
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Hallo Schatz ,
du weißt gar nicht , was ich gerade gesehen habe .
Äh , ich bin hier nämlich auf dem Parkgelände gegenüber einer Bibliothek gewesen .
Ey , da war ein älteres Ehepaar mit einem Babywagen .
Der Mann spielte dort mit einem Ball , als
da wollten die plötzlich nach links gehen .
Da war eine Frau mit einem Einkaufswagen , beziehungsweise mit mehreren Supermarkttaschen .
Und da hatte sie sogar noch einen Hund dabei ,
ja , der war so groß wie Lacki und ähnlich wie unser Hund .
Äh , in dem Moment , als der Mann mit dem Ball spielte ,
da fiel der Ball herunter und
der Hund rannte plötzlich in die entgegengesetzte Richtung .
In dem Augenblick fielen alle Einkäufe um ,
und dann kamen noch zwei Autos von hinten angefahren ,
natürlich mit Vollbremsung .
Zum Glück war der Kinderwagen nicht betroffen ,
sonst hätte das Baby sicher Schrecken bekommen .
Also , das wäre ja das Allergrößte gewesen !
Äh , ja , und dann passierte natürlich ein Unfall .
Der blaue Wagen hatte eine Vollbremsung gemacht ,
und der weiße dahinter ist hinten dagegen gekracht .
Na klar , da haben die natürlich sofort die Polizei gerufen .
Aber na ja , damit du mal Bescheid weißt , sowas kann schon einmal passieren .
Na dann , bis später !

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# transgec_th1 #
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Hi Schatz
Du weißt gar nicht , was ich gerade gesehen habe .
äh ich bin hier nämlich auf dem Parkgelände äh gegenüber von so einem Bibliothekhaus .
ey , da war so ein so ein Ehepaar mit einem Babywagen .
Der Mann spielt ja jetzt mit dem Ball .
Und da wollten die halt gegenüber
da war so eine Frau mit dem Einkaufswagen also beziehungsweise mit den äh Supermarkttaschen .
und da hatten sie sogar noch einen Hund dabei .
ja , der war so groß wie Lacki und so wie unser Hund .
und äh in dem Moment , wo der Mann mit dem Ball spielt .
Da fällt der Ball herunter .
und dann kommt der Hund in die Gegenrichtung .
fallen die ganzen äh Einkäufe
und dann kommen noch zwei Autos von hinten reingefahren .
Natürlich Vollbremsung
Zum Glück war das der Kinderwagen nicht .
wenn das Baby noch drin wäre ,
also das wäre ja der aller Horror gewesen .
äh ja und dann natürlich Unfall .
Das blaue Auto hat ja eine Vollbremsung gemacht .
und das Auto , das weiße da hinten klackt na hinten .
Klar , da haben die natürlich die Polizei gerufen und so .
aber na ja .
nur damit du mal Bescheid weißt , äh so etwas einmal passieren kann .
Na dann ?
Bis später

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI05FG_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:           DEbi05FG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     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: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi05FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi05FG_isD
# Created:               2018-10-29
# Tokens:                203
# Clauses:               26
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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