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# ctok #
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ja äh hi Mian äh
ich wollte äh also du glaubst jetzt nicht was passiert ist ne
ich wollte eigentlich äh jetzt zu dir kommen
und äh kurz äh bevor ich ankam äh habe ich äh also ich wollte die Straße rübergehen und äh zwei äh Autos kamen an und ich bin halt ich habe halt äh äh äh ich hielt dann an weil die Autos halt vorbei fahren wollten aber äh eine Frau und ein Mann äh äh kamen an
und der Mann äh hatte ein Ball in der Hand
und der ist ihm halt so auf die Straße gerollt
und äh dann hielten einfach die Autos an weil ja
und äh das äh hintere Auto äh also hat äh das vordere Auto angefahren weil das das Auto ja das vordere Auto äh nicht schnell gebremst hat wegen dem Ball
und weil äh eine andere Frau wollte äh ihre äh Einkäufe in ihr Auto reinpacken
und sie sie hatte ein Hund an der Leine
und so wie der so wie die Autos dann anhielten nee äh äh nee so wie der Ball dann äh angerollt äh also der äh der Ball rollte äh an der Straße auf der Straße und so wie die äh so wie der Ball rollte äh kam dann dieser Hund von der Frau
und hat äh den Ball quasi angebellt
und dann sind die Autos also ist das eine Auto gebremst
hat das eine Auto gebremst
das andere dann das andere Auto dann angefahren so

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# mbartgec_th1 #
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Ja äh hi Mian äh
Ich wollte äh also , du glaubst jetzt nicht was passiert ist . Ne
Ich wollte eigentlich jetzt zu dir kommen
Und kurz bevor ich ankam , habe ich äh also versucht die Straße rüberzugehen und zwei äh Autos kamen an und ich bin halt . Ich habe halt äh äh gehalten , weil die Autos halt vorbei fahren wollten , aber eine Frau und ein Mann äh äh kamen an
Und der Mann äh hatte einen Ball in der Hand .
Und der hat ihn halt so auf die Straße gerollt .
Und äh dann hielten einfach die Autos an , weil ja .
Und das äh hintere Auto äh also hat äh das vordere Auto angefahren , weil das Auto ja das vordere Auto war .
Und nicht schnell gebremst wegen des Balls .
Und weil äh eine andere Frau wollte äh ihre Einkäufe in ihr Auto reinpacken
Und sie hatte einen Hund an der Leine .
Und so wie der so wie die Autos dann anhielten äh .
Nein , nee so wie der Ball dann angerollt wurde äh also der äh .
Der Ball rollte äh an der Straße auf der Straße und so wie die äh so wie der Ball rollte äh kam dann dieser Hund von der Frau
und hat den Ball quasi angerufen
Und dann sind die Autos drin , also ist das ein Auto gebremst
Hat das ein Auto gebremst ?
Das andere dann das andere Auto dann angefahren so

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# mixtral_th1 #
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Ja , hallo , ich glaube , du willst wissen , was passiert ist ?
Ich wollte eigentlich zu dir kommen und kurz vor meiner Ankunft wollte ich die Straße überqueren .
Zwei Autos kamen an , also hielt ich an , weil sie vorbeifahren wollten .
Eine Frau und ein Mann kamen dazu und der Mann hatte einen Ball in der Hand , der auf die Straße rollte .
Die Autos hielten an und das hintere Auto fuhr auf das vordere Auto auf , weil es nicht schnell genug bremsen konnte , weil der Ball im Weg war .
Eine andere Frau wollte ihre Einkäufe in ihr Auto einladen und hatte einen Hund an der Leine .
Als der Ball rollte , rannte der Hund der Frau hinterher und nahm ihn in den Mund .
Deshalb bremste das eine Auto und das andere fuhr auf es auf .

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# transgec_th1 #
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ja äh hi Mian äh
Ich wollte äh also du glaubst jetzt nicht , was passiert ist .
Ich wollte eigentlich äh jetzt zu dir kommen .
und äh kurz bevor ich ankam , habe ich äh also ich wollte die Straße rübergehen und äh zwei Autos kamen an und ich bin halt , ich habe halt , äh äh äh , ich hielt dann an , weil die Autos halt vorbeifahren wollten , aber äh eine Frau und ein Mann äh äh kamen an .
und der Mann hatte äh ein Ball in der Hand .
und der ist ihm halt so auf die Straße gerollt .
Und äh dann hielten einfach die Autos an , weil ja
und äh das äh hintere Auto äh also hat äh das vordere Auto angefahren , weil das Auto ja das vordere Auto äh nicht schnell gebremst hat wegen des Balls .
und weil äh eine andere Frau äh ihre äh Einkäufe in ihr Auto reinpacken wollte .
und sie hatte einen Hund an der Leine .
und so wie der so wie die Autos dann anhielten nee äh äh nee so wie der Ball dann äh angerollt äh also der äh der Ball rollte äh an der Straße auf der Straße und so wie die äh so wie der Ball rollte äh kam dann dieser Hund von der Frau .
und hat äh den Ball quasi angebellt .
und dann sind die Autos also ist das eine Auto gebremst .
hat das eine Auto gebremst .
Das andere dann das andere Auto dann angefahren .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI61MG_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEbi61MG
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     14
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          9
#
#   ▸ 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: 1; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi61MG_isD.exb
# Original ID:           DEbi61MG_isD
# Created:               2019-03-05
# Tokens:                250
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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