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# ctok #
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hello
äh ich habe gerade das war total komisch
da war ein Autounfall
ich kam gerade ausm Laden raus
und äh da waren zwei mitm Kinderwagen unterwegs eine Frau und ein Typ
und der Typ hatte einen Ball dabei
und hatte den halt die ganze so hoch und runter dribbeln lassen
und die sind auf den Parkplatz zugelaufen
und aufm Parkplatz war äh eine Frau die hat gerade
die hatte einen Hund dabei
und hat äh ihre Einkäufe in den ins Auto gepackt
und dann kamen zwei andere Autos auf diesen Parkplatz gefahren voll dicht hintereinander auch
und der Typ hat dann den das den Ball irgendwie fallen gelassen
der ist dann vors Auto gerollt
und die Frau beim die gerade ihre Einkäufe eingeräumt hat die hatte noch einen Hund dabei
und der ist dann erstmal voll ausgerastet
ist auf den Ball zugelaufen
und äh dann waren da halt Ball und Hund und die Frau die dem Hund hinterher ist und der Typ der dem Ball hinterher ist
und dann hat natürlich das Auto gebremst was gerade auf den Parkplatz gefahren kam
äh und das Auto hinter dem ist dann aber natürlich direkt draufgefahren
äh und dann haben sie erstmal die Einkäufe eingeräumt
und dann noch die Polizei gerufen und so
äh aber ja dann bin ich aber auch weiter gegangen deswegen habe ich auch nicht mehr mitbekommen

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# mbartgec_th1 #
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hello
äh ich habe gerade das erlebt , das war total komisch
Da war ein Autounfall
Ich kam gerade aus dem Laden raus
Und äh da waren zwei mit dem Kinderwagen unterwegs , eine Frau und ein Typ .
Und der Typ hatte einen Ball dabei
und hatte den halt die ganze so hoch und runter dribbeln lassen
Und die sind auf den Parkplatz zugelaufen
Und auf dem Parkplatz war äh eine Frau , die gerade
Die hatte einen Hund dabei
und hat äh ihre Einkäufe in den ins Auto gepackt
Und dann kamen zwei andere Autos auf diesen Parkplatz gefahren voll dicht hintereinander . Auch
Und der Typ hat dann gesagt , dass der Ball irgendwie fallen gelassen
Der ist dann ins Auto gerollt
und die Frau , die gerade ihre Einkäufe eingeräumt hat , hatte noch einen Hund dabei
Und der ist dann erstmal voll ausgerastet
ist auf den Ball zugelaufen
Und äh , dann waren da halt Ball und Hund und die Frau , die dem Hund hinterher ist und der Typ , der dem Ball hinterher ist .
Und dann hat natürlich das Auto gebremst , was gerade auf den Parkplatz gefahren ist .
Und das Auto hinter dem ist dann aber natürlich direkt draufgefahren .
Und dann haben sie erstmal die Einkäufe eingeräumt .
und dann noch die Polizei gerufen und so
Aber ja , dann bin ich aber auch weitergegangen , deswegen habe ich auch nichts mehr mitbekommen

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
ich habe gerade etwas sehr Komisches erlebt .
Es gab einen Autounfall .
Ich bin eben aus dem Laden gekommen und sah zwei Personen , eine Frau und ein Mann , die mit einem Kinderwagen unterwegs waren .
Der Mann hatte einen Ball dabei und dribbelte ihn die ganze Zeit hin und her .
Sie liefen auf den Parkplatz zu .
Auf dem Parkplatz war eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ihr Auto verlud .
Sie hatte auch einen Hund dabei .
Dann fuhren zwei Autos auf den Parkplatz , sehr dicht hintereinander .
Der Mann ließ den Ball irgendwie fallen und er rollte vor das Auto .
Die Frau , die gerade ihre Einkäufe einräumte , hatte auch einen Hund dabei .
Er raste plötzlich aus , lief auf den Ball zu .
Nun waren also Ball , Hund , die Frau , die dem Hund hinterherlief , und der Mann , der dem Ball nachjagte , da .
Das Auto , das auf den Parkplatz fuhr , bremste natürlich .
Das Auto dahinter fuhr aber sofort darauf .
Sie räumten also erst ihre Einkäufe ein und riefen dann die Polizei .
Ich bin aber weitergegangen , deshalb weiß ich nicht , was danach passiert ist .

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# transgec_th1 #
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Hello
äh ich habe gerade das war total komisch .
da war ein Autounfall .
Ich kam gerade aus dem Laden raus .
und äh da waren zwei mit dem Kinderwagen unterwegs , eine Frau und ein Typ .
und der Typ hatte einen Ball dabei .
und hatte den halt die ganze Zeit so hoch und runter dribbeln lassen .
und die sind auf den Parkplatz zugelaufen .
und aufm Parkplatz war äh eine Frau , die gerade
Die hatte einen Hund dabei .
und hat äh ihre Einkäufe in das Auto gepackt .
und dann kamen zwei andere Autos auf diesen Parkplatz , voll dicht hintereinander gefahren .
und der Typ hat dann den Ball irgendwie fallen lassen .
Der ist dann vors Auto gerollt .
und die Frau , die gerade ihre Einkäufe eingeräumt hat , hatte noch einen Hund dabei .
und der ist dann erstmal voll ausgerastet .
ist auf den Ball zugelaufen .
und äh dann waren da halt Ball und Hund und die Frau , die dem Hund hinterher ist und der Typ , der dem Ball hinterher ist .
und dann hat natürlich das Auto gebremst , was gerade auf den Parkplatz gefahren kam .
äh und das Auto hinter dem ist dann aber natürlich direkt draufgefahren .
äh und dann haben sie erstmal die Einkäufe eingeräumt
und dann noch die Polizei gerufen und so .
äh aber ja , dann bin ich aber auch weiter gegangen , deswegen habe ich auch nichts mehr mitbekommen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI36FT_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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:           DEbi36FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     22
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi36FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi36FT_isD
# Created:               2019-06-14
# Tokens:                228
# 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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#