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# ctok #
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Äh ja
ich war gerade so unterwegs
und da hab ich äh einen Unfall gesehen
und äh da waren waren so zwei Autos hinten
und die kamen auf die Straße langsam zu gefahren
und rechts von mir war so ein so ein Paar also auf der rechten Straßenseite
und die hatten einen Kinderwagen dabei
und äh der der Mann also wahrscheinlich der Vater der holte dann irgendwie so einen Fußball
hat dann so ein paar Moves gemacht
und äh links von mir war dann also auf der anderen Straßenseite war eine etwas ältere Frau mit einem Hund
und die hat gerade ihren Einkauf eingeräumt in in ihr Auto
und äh der Mann der mit dem Ball herumgedribbelt hat ist dann oder der Ball ist dann auf seinen Fuß gekommen und halt abgeprallt auf die Straße
und der Hund ist dann direkt dahingerannt um den Ball zu kriegen
und genau währenddessen hat die Frau dann halt ihre Einkaufstüte fallen lassen
aber die beiden Autos
das vordere Auto hat natürlich ganz schnell reagiert
hat gebremst
ganz normal
und das hintere Auto hat aber halt nicht so schnell reagieren können
ist halt da voll hereingecrasht
und dann hat halt der der Typ der den Ball fallen gelassen hat
äh ist dann erstmal zu der zu der Dame gegangen um der zu helfen
und die haben so den Einkauf eingeräumt weil sie den fallen gelassen hat
und die anderen beiden sind dann ausgestiegen
sahen schon voll sauer aus so
äh haben sich den Unfall angeguckt und dann die Polizei angerufen
und der Ball der Typ der den Ball fallen gelassen hat ist dann zu den beiden auch gegangen
und hat dann irgendwie noch angefangen mit denen zu reden und so
ja
aber es ist zum Glück niemandem was passiert

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# mbartgec_th1 #
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Äh ja
Ich war gerade so unterwegs
Und da hab ich äh einen Unfall gesehen .
Und äh da waren so zwei Autos hinten .
Und die kamen auf die Straße , um langsam zu fahren
Und rechts von mir war so ein so ein Paar also auf der rechten Straßenseite .
Und die hatten einen Kinderwagen dabei
Und äh , der Mann also wahrscheinlich der Vater , der dann irgendwie so einen Fußball holte .
hat dann so ein paar Moves gemacht
Und ganz links von mir war dann also auf der anderen Straßenseite eine etwas ältere Frau mit einem Hund .
Und die hat gerade ihren Einkauf eingeräumt in ihrem Auto .
Und äh . Der Mann , der mit dem Ball herumgedribbelt hat , ist dann oder der Ball ist dann auf seinen Fuß gekommen und ist halt abgeprallt auf die Straße .
und der Hund ist dann direkt dahingerannt , um den Ball zu kriegen
Und genau währenddessen hat die Frau dann halt ihre Einkaufstüte fallen lassen
aber die beiden Autos
Das vordere Auto hat natürlich ganz schnell reagiert
hat gebremst
ganz normal
und das hintere Auto hat aber halt nicht so schnell reagieren können
Ist halt da voll hereingecrasht
Und dann hat halt der Typ den Ball fallen gelassen .
Ist dann erstmal zu der Dame gegangen , um der zu helfen
Und die haben so den Einkauf eingeräumt , weil sie den fallen gelassen haben
Und die anderen beiden sind dann ausgestiegen
sehen schon voll sauer aus , so
Sie haben sich den Unfall angeguckt und dann die Polizei angerufen
Und der Ball des Typen , der den Ball fallen gelassen hat , ist dann zu den beiden auch gegangen
und hat dann irgendwie noch angefangen mit denen zu reden und so
Ja
aber es ist niemandem passiert ,

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# mixtral_th1 #
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Ah ja ,
ich war gerade unterwegs und sah plötzlich einen Unfall .
Da waren zwei Autos im Rückwärtsgang auf die Straße gefahren .
Rechts von mir stand ein Paar auf der rechten Straßenseite mit einem Kinderwagen .
Der Mann , wahrscheinlich der Vater , holte einen Ball und machte ein paar Tricks .
Links von mir war eine ältere Dame mit einem Hund , die gerade ihren Einkauf verstaute .
Der Mann ließ den Ball fallen , und er rollte auf die Straße .
Der Hund rannte sofort hinterher , um den Ball zu holen .
Genau in diesem Moment ließ die Frau ihre Einkaufstüte fallen .
Das vordere Auto bremste schnell , aber das hintere reagierte nicht so schnell und fuhr rein .
Der Balljunge half der Dame , indem er ihr beim Einräumen half , nachdem sie die Tüte fallen ließ .
Die anderen beiden stiegen aus , sahen zornig aus und inspizierten den Unfall , bevor sie die Polizei riefen .
Der Balljunge gesellte sich zu ihnen und unterhielt sich mit ihnen .
Zum Glück ist niemandem etwas passiert .

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# transgec_th1 #
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Äh ja !
Ich war gerade so unterwegs .
und da hab ich äh einen Unfall gesehen .
und äh da waren so zwei Autos hinten .
und die kamen auf die Straße langsam zu fahren .
und rechts von mir war so ein so ein Paar , also auf der rechten Straßenseite .
und die hatten einen Kinderwagen dabei .
und äh , der Mann , also wahrscheinlich der Vater , holte dann irgendwie so einen Fußball .
hat dann so ein paar Moves gemacht .
und äh links von mir war dann also auf der anderen Straßenseite eine etwas ältere Frau mit einem Hund .
und die hat gerade ihren Einkauf eingeräumt in ihr Auto .
und äh , der Mann , der mit dem Ball herumgedribbelt hat , ist dann oder der Ball ist dann auf seinen Fuß gekommen und halt abgeprallt auf die Straße .
und der Hund ist dann direkt dahiningerannt , um den Ball zu kriegen .
Und genau währenddessen hat die Frau dann halt ihre Einkaufstüte fallen lassen .
aber die beiden Autos
Das vordere Auto hat natürlich ganz schnell reagiert .
hat gebremst
Ganz normal
und das hintere Auto hat aber halt nicht so schnell reagieren können .
ist halt da voll hier eingecrasht .
Und dann hat halt der Typ , der den Ball fallen gelassen hat ,
Äh , ist dann erstmal zu der Dame gegangen , um der zu helfen .
und die haben so den Einkauf eingeräumt , weil sie den fallen gelassen haben .
und die anderen beiden sind dann ausgestiegen .
sahen schon voll sauer aus .
Äh , haben sich den Unfall angeguckt und dann die Polizei angerufen .
und der Ball , der den Ball fallen gelassen hat , ist dann zu den beiden auch gegangen .
und hat dann irgendwie noch angefangen mit denen zu reden und so
ja
aber es ist zum Glück niemandem passiert .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI80MT_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:           DEbi80MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. Turkish [tur] — L2
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi80MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi80MT_isD
# Created:               2019-01-18
# Tokens:                295
# Clauses:               30
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#