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# ctok #
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also Leute
ich weiß auch nicht was heute los ist
äh ich bin gerade auf der Straße gelaufen
und da ist ein ein Unfall passiert
da hat sich jetzt niemand verletzt
aber da war ein Pärchen auf der Straße
und der Mann hat Ball gespielt
und da kamen irgendwie zwei Autos entlang
und eine Frau hat irgendwie ihre Sachen ausgeräumt eingeräumt
ich weiß es nicht mehr
auf jeden Fall kamen die irgendwie
und der Hund hat sich irgendwie aufgeregt aus irgendeinem Grund
wahrscheinlich wegen dem Ball oder so
äh und dann sind auf einmal die Autos die angekommen haben sind irgendwie aufeinander gefahren
also das war wirklich ganz klein
die haben sich auch nicht aufgeregt
das war alles ruhig
aber äh dann hat der Typ irgendwie die Sachen aufgeräumt
also ich weiß auch nicht
der hätte sich lieber irgendwie um etwas anderes kümmern sollen
aber na ja es ist auf jeden Fall nichts passiert
aber ist auch mal aufregend
keine Ahnung

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# mbartgec_th1 #
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Also Leute
Ich weiß auch nicht was heute los ist .
äh ich bin gerade auf die Straße gelaufen .
Und da ist ein Unfall passiert .
Da hat sich jetzt niemand verletzt
aber da war ein Pärchen auf der Straße .
Und der Mann hat Ball gespielt .
Und da kamen irgendwie zwei Autos entlang .
Und eine Frau hat irgendwie ihre Sachen ausgeräumt , eingeräumt
Ich weiß es nicht mehr
Auf jeden Fall kamen die irgendwie
Und der Hund hat sich irgendwie aufgeregt aus irgendeinem Grund
Vielleicht wegen dem Ball oder so
Und dann sind auf einmal die Autos , die angekommen sind , irgendwie aufeinander gefahren .
Also war das wirklich ganz klein
Die haben sich auch nicht aufgeregt
Das war alles ruhig
Aber dann hat der Typ irgendwie die Sachen aufgeräumt ,
Also weiß ich auch nicht .
Der hätte sich lieber irgendwie um etwas anderes kümmern sollen
aber na ja , es ist auf jeden Fall nichts passiert .
aber es ist auch mal aufregend
Keine Ahnung

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# mixtral_th1 #
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Auch hier , Leute ,
ich weiß ebenfalls nicht , was heute los ist .
Äh , ich bin eben auf der Straße gelaufen
und dort ist ein Unfall passiert .
Da hat sich jetzt niemand verletzt .
Aber dort war ein Paar auf der Straße ,
und der Mann hat mit einem Ball gespielt .
Und plötzlich kamen irgendwie zwei Autos angefahren .
Und eine Frau hat irgendwie ihre Sachen vom Gehsteig geräumt .
Ich weiß es nicht mehr genau .
Jedenfalls sind die Autos , die gekommen sind , irgendwie aufeinander gefahren .
Also das war wirklich sehr klein .
Die Fahrer haben sich auch nicht aufgeregt ,
es war alles ruhig .
Aber äh dann hat der Mann irgendwie die Unfallstelle geräumt .
Ich weiß auch nicht ,
der hätte sich lieber um etwas anderes kümmern sollen .
Aber na ja , es ist auf jeden Fall nichts passiert .
Es war aber auch mal aufregend ,
keine Ahnung .

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# transgec_th1 #
################
also Leute
Ich weiß auch nicht , was heute los ist .
äh ich bin gerade auf der Straße gelaufen .
und da ist ein Unfall passiert .
Da hat sich jetzt niemand verletzt .
aber da war ein Pärchen auf der Straße .
und der Mann hat Ball gespielt .
und da kamen irgendwie zwei Autos entlang .
und eine Frau hat irgendwie ihre Sachen ausgeräumt und eingeräumt .
Ich weiß es nicht mehr .
Auf jeden Fall kamen die irgendwie
und der Hund hat sich irgendwie aufgeregt aus irgendeinem Grund .
Wahrscheinlich wegen des Balls oder so .
äh und dann sind auf einmal die Autos , die angekommen sind , irgendwie aufeinander gefahren .
also das war wirklich ganz klein .
Die haben sich auch nicht aufgeregt .
Das war alles ruhig .
aber äh dann hat der Typ irgendwie die Sachen aufgeräumt .
also ich weiß auch nicht .
Der hätte sich lieber irgendwie um etwas anderes kümmern sollen .
aber na ja , es ist auf jeden Fall nichts passiert .
aber ist auch mal aufregend
Keine Ahnung

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI09FG_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:           DEbi09FG
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     29
# Gender:                female
# Country:               GRC
# Birthplace:            GRC
# 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: onset: 6; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi09FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi09FG_isD
# Created:               2018-11-06
# Tokens:                161
# Clauses:               23
#
# ================================================================================
#                                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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