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# ctok #
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hi Melli
äh ich muss dir etwas erzählen
ich habe äh heute einen ganz süßen Hund gesehen
deswegen erzähle ich es dir
äh genau ich war heute irgendwo ich glaube in Marzahn oder so auf einem Parkplatz unterwegs
und äh da da war so ein so ein Typ mit seiner Frau und einem Kinderwagen
und der Typ hat die ganze Zeit äh auf mit so einem Fußball gespielt
äh und äh hat den dann verloren
und da war äh da war ein Hund auf der anderen Seite des Parkplatzes wo das stattfand
und der hat
äh der Ball ist quasi auf den zugerollt
und der hat reagiert
der war auf der der war quasi angeleint bei an so einer Frau die gerade aus ihrem Auto äh Lebensmittel oder irgendwas anderes rausgeholt hat
und der Hund ist äh mega aufgesprungen
und dem Ball hinterhergerannt
direkt vor so ein fast vor so ein Auto
äh und ja das Auto war so ein silberner Mazda
gut du weiß eh nicht was ein Mazda ist
aber so ein kleiner Wagen halt
äh genau und der Hund ist halt voll auf den zugerannt
und der Wagen hat äh äh hat abrupt äh hat gebremst
hat eine Notbremse eingelegt
und der Typ hinter dem Mazda so ein ach nein der war sogar blau so ein silberner auch so ein weiß nicht Dreitürer der ist äh voll in den reingefahren
das war so ein junger Typ
äh genau die sind alle ausgestiegen
und jetzt muss ich da vor der Polizei so eine Zeugenaussage machen
genau und ich dachte nur dass der Hund dir vielleicht gefällt weil der ganz süß und klein war
genau äh ja was noch passiert
ja die haben halt den Notruf äh Eins Eins Null sofort gewählt
genau joa das war es

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# mbartgec_th1 #
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Liebe Melli
äh ich muss dir etwas erzählen
Ich habe heute einen ganz süßen Hund gesehen
deswegen erzähle ich es dir
Genau ich war heute irgendwo , ich glaube in Marzahn oder so auf einem Parkplatz unterwegs
Und äh da da war so ein Typ mit seiner Frau und einem Kinderwagen .
Und der Typ hat die ganze Zeit äh auf so einem Fußball gespielt .
Und äh und äh hat den dann verloren
Und da war äh da war ein Hund auf der anderen Seite des Parkplatzes , wo das stattfand .
und der hat
äh der Ball ist quasi auf den Boden gerollt .
Und der hat reagiert :
Der war auf der , der war quasi angeleint von so einer Frau , die gerade aus ihrem Auto Lebensmittel oder irgendwas anderes rausgeholt hat
Und der Hund ist äh mega aufgesprungen .
und dem Ball hinterhergerannt
Direkt vor so einem Auto
Und ja , das Auto war so ein silberner Mazda .
Gut , du weißt eh nicht was ein Mazda ist .
Aber so ein kleiner Wagen halt
Genau und der Hund ist halt voll auf den Platz gegangen .
Und der Wagen hat äh äh , hat abrupt gebremst
hat eine Notbremse eingelegt
Und der Typ hinter dem Mazda , ach nein , der war sogar blau , so ein Silberner auch so ein weiß nicht Dreitürer , der ist äh voll in den reingefahren .
Das war so ein junger Typ
Genau die sind alle ausgestiegen
Und jetzt muss ich da vor der Polizei so eine Zeugenaussage machen
Genau und ich dachte nur , dass der Hund dir vielleicht gefällt , weil der ganz süß und klein war
Genau äh ja , was noch passiert
Die haben halt den Notruf , äh Eins Eins Null sofort gewählt
Genau das war es

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# mixtral_th1 #
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Hallo Melli ,
es gibt einige Dinge , die ich dir erzählen möchte .
Heute habe ich einen ganz entzückenden Hund gesehen , was mich dazu veranlasst , es dir zu erzählen .
Genau , ich war heute irgendwo - ich glaube in Marzahn oder so - auf einem Parkplatz unterwegs .
Und da war ein Mann mit seiner Frau und einem Kinderwagen .
Der Mann spielte die ganze Zeit mit einem Fußball .
Er verlor ihn dann .
Auf der anderen Seite des Parkplatzes , wo das passierte , sah ich einen Hund .
Er …
Der Ball rollte quasi auf den Hund zu , und er reagierte .
Er war an einer Frau angeleint , die gerade Lebensmittel oder irgendetwas anderes aus ihrem Auto holte .
Und der Hund sprang plötzlich hoch und rannte dem Ball hinterher - direkt auf ein fast stehendes Auto zu , einen silbernen Mazda .
Gut , du weißt vielleicht nicht , was ein Mazda ist , aber das ist so ein kleiner Wagen .
Und der Hund rannte voller Geschwindigkeit darauf zu .
Der Wagen bremste abrupt und legte eine Notbremsung ein .
Ein Mann hinter dem Mazda - nein , er fuhr sogar in etwas hinein , ein silberner Dreitürer …
Der Hund war ein junger Typ .
Alle stiegen aus und jetzt muss ich eine Aussage bei der Polizei machen .
Ich dachte nur , dass dir dieser Hund vielleicht gefallen könnte , weil er ganz süß und klein war .
Ja , was sonst noch passiert ist …
Sie wählten sofort den Notruf 110 …
Joah , das war 's .

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# transgec_th1 #
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Hi Melli
äh ich muss dir etwas erzählen
Ich habe äh heute einen ganz süßen Hund gesehen .
Deswegen erzähle ich es dir .
äh genau , ich war heute irgendwo , ich glaube in Marzahn oder so auf einem Parkplatz unterwegs .
und äh da da war so ein so ein Typ mit seiner Frau und einem Kinderwagen .
und der Typ hat die ganze Zeit äh auf mit so einem Fußball gespielt .
äh und äh hat den dann verloren .
und da war äh da war ein Hund auf der anderen Seite des Parkplatzes , wo das stattfand .
und der hat
äh , der Ball ist quasi auf den zugerollt .
und der hat reagiert .
Der war auf der , der war quasi angeleint bei so einer Frau , die gerade aus ihrem Auto äh Lebensmittel oder irgendwas anderes rausgeholt hat .
und der Hund ist äh mega aufgesprungen .
und dem Ball hinterhergerannt
direkt vor so einem fast vor so einem Auto
äh und ja , das Auto war so ein silberner Mazda .
Gut , du weißt eh nicht , was ein Mazda ist .
aber so ein kleiner Wagen halt
äh genau und der Hund ist halt voll auf den zugerannt .
und der Wagen hat äh äh hat abrupt gebremst .
hat eine Notbremse eingelegt .
und der Typ hinter dem Mazda war so ein , ach nein , der war sogar blau , so ein silberner auch so ein weißer Dreitürer , der ist äh voll in den reingefahren .
Das war so ein junger Typ .
äh genau , die sind alle ausgestiegen .
und jetzt muss ich da vor der Polizei so eine Zeugenaussage machen .
genau und ich dachte nur , dass der Hund dir vielleicht gefällt , weil er ganz süß und klein war .
genau , äh ja , was noch passiert ?
ja , die haben halt den Notruf äh Eins Eins Null sofort gewählt .
genau , ja , das war es .

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#                              METADATA: DEBI34FR_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:           DEbi34FR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     26
# Gender:                female
# Country:               UKR
# Birthplace:            UKR
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 4; 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: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi34FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi34FR_isD
# Created:               2019-04-17
# Tokens:                298
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#