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# ctok #
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Hi Schatz
du weißt nicht was passiert ist
...
ich musste als Zeugin für einen Unfall aussagen .
Also chill ne ,
kein großer Unfall ,
ist im verkerhsberuhigten Bereich passiert .
So ein Paar die auf meiner Seite standen wollten rüber
und der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er gespielt hat .
Du weißt doch die { streetname}straße
die wollten in die Richtung der Parkplätze
und da fällt dem Mann der Ball runter
trifft seinen Fuß
und er schießt halt rüber auf die andere Seite .
Da ist halt eine Frau , die den Einkauf vom Auto auspackt
und die hatte einen Hund bei sich
Yani der Hund ist dann auf den Ball los auf die Straße natürlich
und tadaaa siehe da Unfall in Sicht .
Der Fahrer hat halt eine Notbremsung gemacht , um den Hund nicht zu zerquetschen
und hinter ihm kam dann ein anderes Auto was dann aufgefahren ist
...
işte böyle
und wer war mal wieder dabei DEbi16FT natürlich
bei meinem Glück jedes Mal

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# mbartgec_th1 #
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Hi Schatz
Du weißt nicht was passiert ist .
...
Ich musste als Zeugin für einen Unfall aussagen .
Also chill ne .
kein großer Unfall ,
ist im versicherten Bereich passiert .
So ein Paar , die auf meiner Seite stehen wollten , rüber
Und der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er gespielt hat .
Du weißt doch die { Straßename}straße
Die wollten in die Richtung der Parkplätze
Und da fällt dem Mann der Ball runter
trifft seinen Fuß
Und er schießt halt rüber auf die andere Seite .
Da ist halt eine Frau , die den Einkauf vom Auto auspackt .
Und die hatte einen Hund bei sich
Yani der Hund ist dann mit dem Ball los auf der Straße . Natürlich
Und tadaaa , siehe da : Unfall in Sicht .
Der Fahrer hat halt eine Notbremsung gemacht , um den Hund nicht zu zerquetschen .
Und hinter ihm kam dann ein anderes Auto , was dann aufgefahren ist .
...
Überwegs
Und wer war mal wieder dabei ? DEbi16FT natürlich
bei meinem Glück jedes Mal

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# mixtral_th1 #
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Hi Schatz ,
du weißt nicht , was passiert ist …
Ich musste als Zeugin für einen Unfall aussagen .
kein großer Unfall ,
ist im verkehrsberuhigten Bereich passiert .
So ein Paar , die auf meiner Seite standen , wollten rüber
und der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er spielte .
Du weißt doch , die { streetname}straße ,
die wollten in Richtung der Parkplätze ,
und da fällt dem Mann der Ball runter ,
trifft seinen Fuß und er schießt halt rüber auf die andere Seite .
Da ist halt eine Frau , die den Einkauf vom Auto auspackt
und die hatte einen Hund bei sich .
Yani , der Hund ist dann natürlich auf den Ball los auf die Straße
und tadaaa , siehe da , Unfall in Sicht .
Der Fahrer hat eine Notbremsung gemacht , um den Hund nicht zu überfahren
und hinter ihm kam dann ein anderes Auto , was aufgefahren ist .
…
So etwas …
und wer war mal wieder dabei : DEbi16FT , natürlich
bei meinem Glück immer dabei .

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# transgec_th1 #
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Hi Schatz
Du weißt nicht , was passiert ist .
…
Ich musste als Zeugin für einen Unfall aussagen .
Also chill ne ,
kein großer Unfall ;
ist im verkehrsberuhigten Bereich passiert .
So ein Paar , die auf meiner Seite standen , wollte rüber
und der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er gespielt hat .
Du weißt doch die { streetname } Straße .
Die wollten in die Richtung der Parkplätze .
und da fällt dem Mann der Ball runter .
trifft seinen Fuß
und er schießt halt rüber auf die andere Seite .
Da ist halt eine Frau , die den Einkauf vom Auto auspackt .
und die hatte einen Hund bei sich .
Yani , der Hund ist dann auf den Ball los auf die Straße natürlich .
und tadaaa , siehe da , Unfall in Sicht .
Der Fahrer hat halt eine Notbremsung gemacht , um den Hund nicht zu zerquetschen .
und hinter ihm kam dann ein anderes Auto , was dann aufgefahren ist .
…
işte böyle
und wer war mal wieder dabei ?
DEbi16FT natürlich .
bei meinem Glück jedes Mal

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI16FT_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:           DEbi16FT
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     26
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Arabic [ara] — notAvailable
#        Group: Semitic
#        Word Order: unclear
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
#     5. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi16FT_iwD.exb
# Original ID:           DEbi16FT_iwD
# Created:               2019-01-07
# Tokens:                183
# Clauses:               25
#
# ================================================================================
#                                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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