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# ctok #
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Ilkay
gerade ist etwas passiert
da war gerade ein eine Frau
sie hat ihr Einkauf äh in Wagen reingepackt
und auf der gegenüberliegenden Seite war ein Mann mit einer Frau halt
die hatten ein Kind
die sind herumgelaufen
der Mann hatte ein Ball in der Hand
und hat mit dem Ball gespielt
und war zu dumm um zu jonglieren
dann hat er den Ball auf die Straße fallen lassen
und äh an der Ecke kam so kamen so zwei Autos
der eine Auto ist äh äh etwas schneller gefahren
und der andere ist hinterher
und die Frau hatte ein Hund halt in der Hand
und äh als der Ball auf die Straße fiel du kennst ja Hunde Hunde rennen direkt auf die Straße rauf wenn man ein Ball sieht ist der Hund auf die Straße gerannt
und äh der Mann im blauen Auto ist halt der der als erstes da war äh ist ruckartig hat ruckartig gebremst
und äh der das weiße Auto hinter ihm also der Mann hat dann auch ruckartig gebremst
aber konnte nicht verhindern dass ein Autounfall passiert ist
und jetzt haben wir ein Unfall
und dieser Eine der mit dem blauen Auto ruft jetzt die Polizei
und dann klären die das

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# mbartgec_th1 #
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Ilkay
Gerade ist etwas passiert :
Da war gerade eine Frau .
Sie hat ihren Einkauf im Wagen reingepackt
Und auf der gegenüberliegenden Seite war ein Mann mit einer Frau .
Die hatten ein Kind
Die sind herumgelaufen
Der Mann hatte einen Ball in der Hand
und hat mit dem Ball gespielt .
und war zu dumm , um zu jonglieren
Dann hat er den Ball auf die Straße fallen lassen
Und äh an der Ecke kam es so , so kamen so zwei Autos
Das Auto ist äh äh etwas schneller gefahren
Und der andere ist hinterher
Und die Frau hatte einen Hund halt in der Hand .
Und äh , als der Ball auf die Straße fiel .
Du kennst ja Hunde rennen direkt auf die Straße , wenn man einen Ball sieht , ist der Hund auf die Straße gerannt .
Und äh , der Mann im blauen Auto ist halt der , der als erstes da war . Er hat ruckartig gebremst
Und äh der weiße Auto hinter ihm , also hat der Mann dann auch ruckartig gebremst
aber konnte nicht verhindern dass ein Autounfall passiert ist .
Und jetzt haben wir einen Unfall
Und dieser Eine , der mit dem blauen Auto jetzt die Polizei ruft .
Und dann klären die das

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# mixtral_th1 #
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Ilkay ,
gerade ist etwas Passiert .
Da war gerade eine Frau dort ,
sie hat ihren Einkauf in den Wagen hineingepackt .
Und auf der gegenüberliegenden Seite befand sich ein Mann mit einer Frau und einem Kind .
Sie liefen herum .
Der Mann hielt einen Ball in der Hand und spielte damit ,
war jedoch zu dumm zum Jonglieren .
Dann ließ er den Ball auf die Straße fallen
und plötzlich kamen zwei Autos von der Ecke gefahren .
Das eine Auto fuhr schneller als das andere hinterher .
Die Frau hatte einen Hund an der Leine ,
und als der Ball auf die Straße rollte , rannte der Hund sofort darauf los .
Der Mann im blauen Auto bremste abrupt ,
und auch der Fahrer des weißen Autos hinter ihm bremste abrupt ab ,
konnte aber einen Unfall nicht mehr verhindern .
Jetzt haben wir also einen Unfall .
Und dieser Eine mit dem blauen Auto ruft nun die Polizei ,
damit sie das aufklären .

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# transgec_th1 #
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Ilkay
gerade ist etwas passiert .
Da war gerade eine Frau .
Sie hat ihren Einkauf äh in einen Wagen reingepackt .
und auf der gegenüberliegenden Seite war ein Mann mit einer Frau halt .
Die hatten ein Kind
Die sind herumgelaufen .
Der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und hat mit dem Ball gespielt .
und war zu dumm , um zu jonglieren .
Dann hat er den Ball auf die Straße fallen lassen .
und äh an der Ecke kamen so zwei Autos .
Das eine Auto ist äh äh etwas schneller gefahren .
und der andere ist hinterher .
und die Frau hatte halt einen Hund in der Hand .
und äh , als der Ball auf die Straße fiel , du kennst ja Hunde , Hunde rennen direkt auf die Straße rauf , wenn man einen Ball sieht , ist der Hund auf die Straße gerannt .
und äh , der Mann im blauen Auto ist halt der , der als erstes da war , äh , ist ruckartig und hat ruckartig gebremst .
und äh , das weiße Auto hinter ihm , also hat der Mann dann auch ruckartig gebremst .
aber konnte nicht verhindern , dass ein Autounfall passiert ist
und jetzt haben wir einen Unfall .
Und dieser Eine , der mit dem blauen Auto , ruft jetzt die Polizei .
und dann klären die das .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI53MT_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:           DEbi53MT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi53MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi53MT_isD
# Created:               —
# Tokens:                205
# Clauses:               22
#
# ================================================================================
#                                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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