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# ctok #
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äh ich habe gerade einen Unfall gesehen
äh der Mann mit ein Frau laufte gerade vor der äh wird äh auf der lauft auf der Straße nur herübergegangen
der Mann hatte einen Ball in der Hand
und als er mit dem Ball herübergang hat einen Hund gesehen
und eine Frau wollte den Einkauf äh hat den von Auto herausgenommen
und wollte nach Hause gehen weiß auch nicht äh wo der hin hin wollte
aber hatte einen Hund da dabei
und der Hund als er den Ball gesehen hat ist er draufgelaufen auf den Ball
und dahinter vorne kamen zwei Autos
und eine war blau und andere war weiß
und als der Blaue abgebremst hat ist der von hinten der Weiße reingefahren
und ist ein Unfall entstanden wegen den Ball
kann man auch nicht sagen wegen Ball
das ist einfach passiert
aber äh halt so dass dann Bescheid wisst

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# mbartgec_th1 #
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äh ich habe gerade einen Unfall gesehen
Ein Mann mit einer Frau laufte gerade vor der , sie wird äh auf der lauft auf der Straße nur herübergegangen .
Der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und als er mit dem Ball den Herübergang hat einen Hund gesehen .
Und eine Frau wollte den Einkauf , und hat den vom Auto herausgenommen
Und wollte nach Hause gehen , weiß aber auch nicht , wo der hin wollte
Aber hatte einen Hund da dabei
Und der Hund hat als er den Ball gesehen hat , ist er draufgelaufen auf den Ball .
Und dahinter vorne kamen zwei Autos .
Und eine war blau und andere war weiß
Und als der Blaue abgebremst hat ist der von hinten der Weiße reingefahren .
Und ist ein Unfall entstanden wegen des Balls .
kann man auch nicht sagen wegen des Balls .
Das ist einfach passiert .
aber halt so , dass du dann Bescheid weißt

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# mixtral_th1 #
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Ah , ich habe gerade einen Unfall gesehen .
Der Mann lief mit einer Frau gerade vor dem Auto über die Straße .
Er hatte einen Ball in der Hand und als er mit dem Ball überquerte , sah er einen Hund .
Und eine Frau wollte ihren Einkauf herausnehmen , als ein Auto kam .
Sie wollte nach Hause gehen - ich weiß auch nicht , wohin sie wollte .
Aber hatte einen Hund dabei und der Hund lief auf den Ball zu , als er ihn sah .
Und dahinter kamen zwei Autos : eines war blau und das andere weiß .
Als das Blaue bremste , fuhr das Weiße von hinten rein und es entstand ein Unfall wegen des Balls .
Man kann auch nicht sagen " wegen Ball " , es ist einfach passiert .
Aber man sollte Bescheid wissen .

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# transgec_th1 #
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äh ich habe gerade einen Unfall gesehen .
äh der Mann mit einer Frau laufte gerade vor der äh wird äh auf der läuft auf der Straße nur herübergegangen
Der Mann hatte einen Ball in der Hand .
und als er mit dem Ball herüberging , hat er einen Hund gesehen .
und eine Frau wollte den Einkauf äh hat den aus dem Auto herausgenommen .
und wollte nach Hause gehen , weiß auch nicht , wo der hin hin wollte .
aber hatte einen Hund dabei .
und der Hund , als er den Ball gesehen hat , ist draufgelaufen auf den Ball .
und dahinter vorne kamen zwei Autos .
und eine war blau und die andere war weiß .
und als der Blaue abgebremst hat , ist von hinten der Weiße reingefahren .
und ein Unfall ist entstanden wegen des Balles .
kann man auch nicht sagen wegen des Balls .
Das ist einfach passiert .
aber äh halt , sodass du dann Bescheid wisst .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI40MT_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:           DEbi40MT
# Language Count:        1
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                male
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi40MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi40MT_isD
# Created:               —
# Tokens:                148
# 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                                   
# ================================================================================
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#
#   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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