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# ctok #
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ey Eda
ich war gerade auf dem Weg zu dir
und ich wollte uns paar Chips kaufen äh da bei dir in der Nähe bei Edeka
und äh ich hatte halt die Tüte in der Hand
war gerade auf dem Weg zum Bus
und als ich dann gesehen habe
also vor mir war halt ein Ehepaar
äh die Frau hat ein Kinderwagen geschoben
und ihr Freund oder ihr Mann hat halt mit dem Ball gespielt
und die haben gar nicht auf die Straße geachtet
sind einfach äh vorbeigelaufen
was ich bisschen komisch fand weil die ein Kinderwagen haben
also man sollte schon darauf achten
ne die sind halt dann vorbei äh vorbeigelaufen
und während dem während die gelaufen sind ist sein Ball heruntergefallen
der ist auf die Straße gerollt
dann kam ein Hund
der ist sofort zum Ball gerannt was auch äh selbstverständlich ist wegen äh wegen halt dem Ball
und äh und ja da kam halt ein Auto was die nicht gesehen haben
er hat er hat ganz plötzlich angehalten zum Glück
bloß hinter dem Auto war noch ein Auto
und der ist dann sofort hinten reingefahren
ja das war echt krass

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# mbartgec_th1 #
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Ey Eda
Ich war gerade auf dem Weg zu dir
Und ich wollte uns ein paar Chips kaufen äh da bei dir in der Nähe bei Edeka
Und äh ich hatte halt die Tüte in der Hand .
war gerade auf dem Weg zum Bus .
und als ich dann gesehen habe :
Also vor mir war halt ein Ehepaar .
Die Frau hat einen Kinderwagen geschoben
Und ihr Freund oder ihr Mann hat halt mit dem Ball gespielt .
Und die haben gar nicht auf die Straße geachtet
sind einfach vorbeigelaufen .
Was ich bisschen komisch fand , weil die einen Kinderwagen haben .
Also sollte man schon darauf achten .
Die sind halt dann vorbei äh vorbeigelaufen .
Und während die gelaufen sind ist sein Ball heruntergefallen .
Der ist auf die Straße gerollt
Dann kam ein Hund
Der ist sofort zum Ball gerannt , was auch selbstverständlich ist , wegen äh wegen halt dem Ball .
Und äh und ja , da kam halt ein Auto , was die nicht gesehen haben .
Er hat ihn ganz plötzlich angehalten zum Glück
bloß hinter dem Auto war noch ein Auto
Und der ist dann sofort hinten reingefahren .
Ja das war echt krass .

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# mixtral_th1 #
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Eda ,
ich war gerade auf dem Weg zu dir und wollte eigentlich ein paar Chips bei Edeka in deiner Nähe kaufen .
Ich hatte die Tüte bereits in der Hand und war unterwegs zum Bus .
Als ich sah , dass vor mir ein älteres Ehepaar war - die Frau schob einen Kinderwagen und ihr Mann spielte mit einem Ball - bemerkte ich , dass sie nicht auf die Straße achteten und einfach daran vorbeiliefen .
Finde ich etwas komisch , weil sie schließlich einen Kinderwagen schieben .
Plötzlich ließ der Mann den Ball fallen und er rollte auf die Straße .
Dann kam ein Hund angerannt , um den Ball zu holen - verständlich bei so einem Ball .
In diesem Moment fuhr ein Auto heran , das die Leute nicht bemerkt hatten .
Zum Glück bremste der Fahrer rechtzeitig ab .
Schade nur , dass dahinter noch ein anderes Auto fuhr und abrupt bremsen musste .
Ja , das war wirklich knapp .

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# transgec_th1 #
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ey Eda
Ich war gerade auf dem Weg zu dir .
und ich wollte uns ein paar Chips kaufen , äh da bei dir in der Nähe bei Edeka .
Und äh , ich hatte halt die Tüte in der Hand .
war gerade auf dem Weg zum Bus .
und als ich dann gesehen habe :
also vor mir war halt ein Ehepaar .
Äh , die Frau hat einen Kinderwagen geschoben .
und ihr Freund oder ihr Mann hat halt mit dem Ball gespielt .
und die haben gar nicht auf die Straße geachtet .
sind einfach äh vorbeigelaufen .
was ich ein bisschen komisch fand , weil die einen Kinderwagen haben .
also man sollte schon darauf achten
Ne , die sind halt dann vorbei äh vorbeigelaufen .
und während des , während die gelaufen sind , ist sein Ball heruntergefallen .
Der ist auf die Straße gerollt .
Dann kam ein Hund .
Der ist sofort zum Ball gerannt , was auch äh selbstverständlich ist wegen äh wegen halt dem Ball .
und äh und ja , da kam halt ein Auto , was die nicht gesehen haben .
Er hat er hat ganz plötzlich angehalten , zum Glück
bloß hinter dem Auto war noch ein Auto .
und der ist dann sofort hinten reingefahren .
ja , das war echt krass .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI61FT_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:           DEbi61FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi61FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi61FT_isD
# Created:               2018-11-14
# Tokens:                193
# 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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# ================================================================================
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