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# ctok #
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äh hi
ich wollte dir etwas erzählen
ich laufe gerade von der äh von der Uni nach Hause
bin gerade auf einem Parkplatz entlanggelaufen
und da sind zwei Autos ineinandergefahren also auf das äh da ist ein Auto dem anderen aufgefahren
äh weil ein Mann der mit Kinderwagen irgendwie unterwegs war ein Ball in der Hand hatte und der ist ihm aus der Hand gerutscht oder übern Fuß gerollt und dann halt so weggerollt
äh und auf der anderen Seite war ein Hund und der Hund ist halt gleichzeitig dem Ball entgegengerannt äh wie das äh halt glaube ich da so passiert
in dem Moment sind aber zwei Autos auf dem Parkplatz gefahren
und äh dadurch dass der Hund halt auf dem Parkplatz gerannt ist und der Mann auch ist das vordere Auto irgendwie so ganz plötzlich stehen geblieben um halt eben dass halt nichts weiter passiert
äh und das hintere Auto ist dem raufgefahren
und dann haben sie erstmal die Polizei gerufen
und die Einkäufe von der Frau haben wir auch wieder eingeräumt
und deswegen musste ich danach auch zur Polizei und denen das auch weitererzählen

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# mbartgec_th1 #
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Hi
Ich wollte dir etwas erzählen
Ich laufe gerade von der Aäh von der Uni nach Hause
bin gerade an einem Parkplatz entlanggelaufen
Und da sind zwei Autos ineinandergefahren , also auf das äh . Da ist ein Auto des anderen aufgefahren
äh weil ein Mann , der mit einem Kinderwagen irgendwie unterwegs war , einen Ball in der Hand hatte und der ist ihm aus der Hand gerutscht oder über den Fuß gerollt und dann halt so weggerollt
Und auf der anderen Seite war ein Hund und der Hund ist halt gleichzeitig dem Ball entgegengerannt . Wie das ähne ich , aber halt glaube ich , ist da so passiert
In dem Moment sind aber zwei Autos auf dem Parkplatz gefahren .
Und äh dadurch ist der Hund halt auf den Parkplatz gerannt und der Mann auch ist im vorderen Auto irgendwie so ganz plötzlich stehen geblieben , um halt eben dass nichts weiter passiert
Und das hintere Auto ist zum Fahren .
Und dann haben sie erstmal die Polizei gerufen .
Und die Einkäufe von der Frau haben wir auch wieder eingeräumt .
Und deswegen musste ich danach auch zur Polizei und denen das auch weitererzählen

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# mixtral_th1 #
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ich wollte dir etwas erzählen .
Ich laufe gerade von der Universität nach Hause .
Bin gerade an einem Parkplatz entlanggelaufen ,
und da sind zwei Autos zusammengefahren , also ein Auto ist dem anderen aufgefahren .
Äh , weil ein Mann , der mit Kinderwagen unterwegs war und einen Ball in der Hand hielt , ist der Ball ihm aus der Hand oder über den Fuß gerollt und dann weggerollt .
Äh , und auf der anderen Seite war ein Hund , und der Hund ist dem Ball entgegengerannt . Äh , wie es aussieht , ist dabei wohl Folgendes passiert :
In dem Moment sind aber zwei Autos auf dem Parkplatz gefahren .
Und äh , dadurch dass der Hund auf dem Parkplatz gerannt ist und der Mann auch , ist das vordere Auto plötzlich stehen geblieben , um Schlimmeres zu verhindern .
Und das hintere Auto ist dem vorausfahrenden aufgefahren .
Und dann haben sie erstmal die Polizei gerufen .
Und die Einkäufe der Frau haben wir auch wieder eingepackt .
Und deswegen musste ich anschließend auch zur Polizei , um den Vorfall zu schildern .

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# transgec_th1 #
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äh hi
Ich wollte dir etwas erzählen .
Ich laufe gerade von der äh von der Uni nach Hause .
bin gerade auf einem Parkplatz entlanggelaufen .
und da sind zwei Autos ineinandergefahren , also auf das äh da ist ein Auto auf das andere aufgefahren .
äh , weil ein Mann , der mit Kinderwagen irgendwie unterwegs war , einen Ball in der Hand hatte und der ist ihm aus der Hand gerutscht oder über den Fuß gerollt und dann halt so weggerollt .
äh und auf der anderen Seite war ein Hund und der Hund ist halt gleichzeitig dem Ball entgegengerannt äh wie das äh halt , glaube ich , da passiert .
In dem Moment sind aber zwei Autos auf den Parkplatz gefahren .
und äh dadurch , dass der Hund halt auf den Parkplatz gerannt ist und der Mann auch ist , ist das vordere Auto irgendwie so ganz plötzlich stehen geblieben , um halt eben , dass halt nichts weiter passiert .
äh und das hintere Auto ist raufgefahren .
Und dann haben sie erstmal die Polizei gerufen .
und die Einkäufe von der Frau haben wir auch wieder eingeräumt .
und deswegen musste ich danach auch zur Polizei und denen das auch weiterrzählen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI83FR_ISD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                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:           DEbi83FR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# 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: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Italian [ita] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi83FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi83FR_isD
# Created:               2019-05-17
# Tokens:                187
# 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...
#
# ================================================================================
#                                    ANNOTATORS                                   
# ================================================================================
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#