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# ctok #
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Jo Bro
alles klar ?
Ey bin jetzt Schlesi
und bin Zeuge eines Unfalls geworden
. .
Zwei Personen mit einem Kinderwagen der Typ hatte eine Fußball dabei .
Er hat auf diesem Parkplatz rumgespielt da war so eine Frau die gerade ihren Einkauf in ihrem Kofferrum einpackte .
Sie hatte auch ein Hund .
Der Typ hat den Fußball fallen lassen
und ist auf die Straße gerollt
..
in diesem Augenblick sind zwei Autos in deren Richtung gefahren
und der vordere musste eine Vollbremsung machen
natürlich ist der andere Fahrer hinten reingefahren
xd
what the fuck
was das für ein Tag
bis Moin Großer
✌ ️

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# mbartgec_th1 #
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Jo Bro
Alles klar ?
Ey bin jetzt freundlich
und bin Zeuge eines Unfalls geworden .
.
Zwei Personen mit einem Kinderwagen , der Typ hatte einen Fußball dabei .
Er hat auf diesem Parkplatz rumgespielt , da war so eine Frau , die gerade ihren Einkauf in ihrem Kofferrum einpackte .
Sie hatte auch einen Hund .
Der Typ hat den Fußball fallen lassen
und ist auf die Straße gerollt
..
In diesem Augenblick sind zwei Autos in deren Richtung gefahren
Und der Vordere musste eine Vollbremsung machen
Natürlich ist der andere Fahrer hinten reingefahren .
xd
Was the fuck
Was ist das für ein Tag
Bis Moin Großer
✌ ️

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# mixtral_th1 #
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Alles klar ?
Ey , bin jetzt in Schlesien .
Und ich bin in einen Unfall verwickelt worden .
Zwei Personen mit einem Kinderwagen , der Typ hatte eine Fußball dabei .
Er hat auf diesem Parkplatz gespielt .
Da war eine Frau , die gerade ihren Einkauf in ihrem Kofferraum einpackte .
Sie hatte auch einen Hund .
Der Typ ließ den Fußball fallen und er rollte auf die Straße .
In diesem Augenblick fuhren zwei Autos in ihre Richtung und der vordere musste eine Vollbremsung machen .
Natürlich fuhr der andere Fahrer hinten drauf .
XD
Was für ein Tag
Bis morgen , Großer !

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# transgec_th1 #
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Jo Bro
alles klar ?
Ey bin jetzt Schweizer .
und bin Zeuge eines Unfalls geworden .
..
Zwei Personen mit einem Kinderwagen des Typs hatten einen Fußball dabei .
Er hat auf diesem Parkplatz rumgespielt , da war so eine Frau , die gerade ihren Einkauf in ihr Kofferrum einpackte .
Sie hatte auch einen Hund .
Der Typ hat den Fußball fallen lassen .
und ist auf die Straße gerollt .
..
In diesem Augenblick sind zwei Autos in deren Richtung gefahren .
und der Vordere musste eine Vollbremsung machen .
Natürlich ist der andere Fahrer hinten reingefahren .
xd
What the fuck ?
Was für ein Tag
Bis morgen Großer
✌ ️

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI65MG_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:           DEbi65MG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — L2
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi65MG_iwD.exb
# Original ID:           DEbi65MG_iwD
# Created:               2019-05-10
# Tokens:                107
# Clauses:               19
#
# ================================================================================
#                                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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