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# ctok #
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hey ich stehe hier am Parkplatz bei mir um die Ecke
und da ist gerade voll der heftige da ist gerade voll der Unfall passiert
da war ein Mann mit seiner Frau unterwegs und ein Kinderwagen
und hatte noch einen Fußball Fußball in der Hand
dem ist der Fußball aus Versehen aus der Hand gerutscht
also auf diesen Parkplatz zurück
da war eine Frau die vom Supermarkt halt ihre Sachen eingepackt hat
und ihr Hund also sie hatte auch noch einen Hund dabei der anfing zu bellen
und auf die Straße rannte
um den Hund äh halt aufzuhalten hat sie ihn an der Leine gezogen
und natürlich hat das Auto was um die Ecke kam Vollbremse eine Vollbremse gemacht
und der Fahrer der hinter ihm ist richtig in ihn reingefahren von hinten
du hast hier echt was verpasst

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# mbartgec_th1 #
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Hey ich stehe hier am Parkplatz bei mir um die Ecke .
Und da ist gerade voll die heftige : Da ist gerade voll der Unfall passiert .
Da war ein Mann mit seiner Frau unterwegs und ein Kinderwagen
und hatte noch einen Fußball Fußball in der Hand
Dem ist der Fußball aus Versehen aus der Hand gerutscht .
Also auf diesen Parkplatz zurück
Da war eine Frau , die vom Supermarkt halt ihre Sachen eingepackt hat
und ihr Hund . Also hatte sie auch noch einen Hund dabei , der anfing zu bellen
und auf die Straße rannte
Um den Hund halt aufzuhalten , hat sie ihn an die Leine gezogen
Und natürlich hat das Auto , was um die Ecke kam Vollbremse , eine Vollbremse gemacht
Und der Fahrer der hinter ihm ist richtig in ihn reingefahren von hinten
Du hast hier echt was verpasst .

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# mixtral_th1 #
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Hey , ich stehe hier am Parkplatz bei mir um die Ecke und gerade ist ein heftiger Unfall passiert .
Ein Mann war mit seiner Frau unterwegs , zudem kam ein Kinderwagen und ein Fußball in der Hand .
Dem Mann ist der Fußball aus Versehen aus der Hand gerutscht und auf den Parkplatz gefallen .
Da stand eine Frau , die eben ihren Einkauf vom Supermarkt verstaut hatte und auch noch einen Hund dabei hatte , welcher anfing zu bellen und auf die Straße rannte .
Um den Hund halt zu fangen , zog sie ihn an der Leine und natürlich bremste das Auto , was um die Ecke kam , abrupt ab .
Der Fahrer hinter ihm fuhr dann prompt ins Heck des vorderen Autos .
Hier hast du echt etwas verpasst .

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# transgec_th1 #
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Hey , ich stehe hier am Parkplatz bei mir um die Ecke .
und da ist gerade voll der heftige , da ist gerade voll der Unfall passiert .
da war ein Mann mit seiner Frau unterwegs und ein Kinderwagen
und hatte noch einen Fußball Fußball in der Hand .
dem ist der Fußball aus Versehen aus der Hand gerutscht .
also auf diesen Parkplatz zurück
da war eine Frau , die vom Supermarkt halt ihre Sachen eingepackt hat .
und ihr Hund , also sie hatte auch noch einen Hund dabei , der anfing zu bellen .
und auf die Straße rannte .
Um den Hund äh halt aufzuhalten , hat sie ihn an die Leine gezogen .
Und natürlich hat das Auto , das um die Ecke kam , eine Vollbremse gemacht .
und der Fahrer , der hinter ihm ist , ist richtig in ihn reingefahren von hinten .
Du hast hier echt was verpasst .

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#                              METADATA: DEBI10FG_ISD                             
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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:           DEbi10FG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     26
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ 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: 3; duration: 96 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi10FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi10FG_isD
# Created:               2018-11-09
# Tokens:                138
# Clauses:               13
#
# ================================================================================
#                                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...
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# ================================================================================
#                                    ANNOTATORS                                   
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