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# ctok #
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ich habe gerade gesehen wie ein Unfall passiert ist
😳
 ic  stan  a  Straßenran  un  ein  Fra  is  mi  eine  Kinderwage  un  eine  Man  unterweg  gewese  
 de  Man  hatt  ei  Bal  i  de  Han  
 al  si  di  Sraß  überquere  wollte  is  ih  de  Bal  au  de  Han  gefalle  
 Au  de  andere  Seit  de  Straß  ha  ein  Fra  ihr  Einkäuf  i  da  Aut  gelade  
 si  hatt  eine  Hun  dabe  
 De  Man  is  de  Bal  au  de  Han  gefalle  un  übe  di  Straß  geroll
   de  Hun  ha  sic  erschrocke
 is  au  di  Straß  gerann
 un  i  de  Momen  kame  zwe  Auto  u  di  Eck  
 da  ein  Aut  is  au  Refle  stehe  gebliebe  
 da  Aut  dahinte  ha  e  abe  nich  geschaff  z  bremse
 un  is  i  da  Aut  reingefahre  
 De  Man  mi  de  Bal  ha  de  Fra  geholfe  di  Einkäuf  einzusammel  di  ih  bei  Unfal  runtergefalle  sin  
 De  vorder  Autofahre  ha  daraufhi  di  Polize  gerufe  
 Abe  Got  se  Dan  is  nicht  Schlimmere  passier  

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# mbartgec_th1 #
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Ich habe gerade gesehen , wie ein Unfall passiert ist .
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 Ic  stan  a  Straßenran  un  ein  Fra  is  mi  eine  Kinderwage  un  eine  Man  unterweg  gewese  
 De  Man  hatt  eine  Bal  i  de  Han  
 al  si  di  Straß  überquere  wollte    is  ih  de  Bal  au  de  Han  gefalle  
 Au  de  andere  Seit  de  Straß  ha  ein  Fra  ihr  Einkäuf  i  da  Aut  gelade  
 Si  hatt  eine  Hun  dabe  
 De  Man  is  de  Bal  au  de  Han  gefalle  un  übe  di  Straß  geroll
 De  Hun  ha  sic  erschrocke  
 is  au  di  Straß  gerann
 Un  i  de  Momen  kame  zwe  Auto  u  di  Eck  
 Da  Aut  is  au  Refle  stehe  gebliebe  
 Da  Aut  dahinte  ha  e  abe  nich  geschaff  z  bremse  
 un  is  i  da  Aut  reingefahre  
 De  Man  mi  de  Bal  ha  de  Fra  geholfe    di  Einkäuf  einzusammel    di  ih  bei  Unfal  runtergefalle  sin  
 De  vorder  Autofahre  ha  daraufhi  di  Polize  gerufe  
 Abe  Got  se  Dan  is  nicht  Schlimmere  passier  

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# mixtral_th1 #
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Ich habe gerade gesehen , wie ein Unfall passiert ist .
Ich stand am Straßenrand und eine Frau war mit einem Kinderwagen und einem Mann unterwegs ,
der Mann hatte einen Ball in der Hand .
Als sie die Straße überqueren wollten , fiel ihm der Ball aus der Hand .
Auf der anderen Seite der Straße lud eine Frau ihre Einkäufe in das Auto ,
sie hatte einen Hund dabei .
Dem Mann fiel der Ball aus der Hand und rollte über die Straße ,
der Hund erschrak sich , rannte auf die Straße
und just in diesem Moment kamen zwei Autos um die Ecke ,
das eine Auto blieb aus Reflex stehen ,
das Auto dahinter schaffte es aber nicht zu bremsen und fuhr in das Auto hinein .
Der Mann mit dem Ball half der Frau , die Einkäufe einzusammeln , die ihr beim Unfall heruntergefallen waren .
Der vordere Autofahrer rief anschließend die Polizei .
Zum Glück ist nichts Schlimmeres passiert .

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# transgec_th1 #
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Ich habe gerade gesehen , wie ein Unfall passiert ist .
😳
 Ic  stan  a  Straßenran  un  ein  Fra  is  mi  eine  Kinderwage  un  eine  Man  unterweg  gewese  
 De  Man  hatt  eine  Bal  i  de  Han  
 Al  si  di  Straß  überquere  wollte    is  ih  de  Bal  au  de  Han  gefalle  
 Au  de  andere  Seit  de  Straß  ha  ein  Fra  ihr  Einkäuf  i  da  Aut  gelade  
 Si  hatt  eine  Hun  dabe  
 De  Man  is  de  Bal  au  de  Han  gefalle  un  e  is  übe  di  Straß  geroll  
 De  Hun  ha  sic  erschrocke  
 is  au  di  Straß  gerann
 un  i  de  Momen  kame  zwe  Auto  u  di  Eck  
 Da  ein  Aut  is  au  Refle  stehe  gebliebe  
 Da  Aut  dahinte  ha  e  abe  nich  geschaff  z  bremse  
 un  is  i  da  Aut  reingefahre  
 De  Man  mi  de  Bal  ha  de  Fra  geholfe    di  Einkäuf  einzusammel    di  ih  bei  Unfal  runtergefalle  sin  
 De  vorder  Autofahre  ha  daraufhi  di  Polize  gerufe  
 Abe  Got  se  Dan  is  nicht  Schlimmere  passier  

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI65FR_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:           DEbi65FR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     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. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi65FR_iwD.exb
# Original ID:           DEbi65FR_iwD
# Created:               2019-01-18
# Tokens:                172
# Clauses:               17
#
# ================================================================================
#                                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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#