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# ctok #
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hi Dicker
wie geht es dir
äh ich wollte dir was äh erzählen
ich habe gerade ein Unfall äh äh oh Gott äh einen Unfall am Parkplatz äh in meinem Parkplatz äh hier in meinem Wohngegend äh beobachtet
äh ja da waren äh da waren äh eine dreiköpfige Familie
und der eine Vater hat so gespielt äh mit mit seinem Fußball
und dann daneben war noch ein eine andere Teilnehmerin Teilnehmerin sage ich schon war noch äh eine andere Person
und die halt äh vom Einkaufen glaube ich kam und mit ihrem Hund da war
und äh ja ich weiß nicht irgendwie ist dann äh hat der Mann seinen Ball verloren
und der Hund ist dann auf den Weg äh dann äh auf auf auf den Ball äh also mitten in die Straße dann äh gerannt
und ja und dann ist der erste äh Autofahrer der halt auf dem Weg dann auf diese Straße war äh plötzlich äh hat er dann abgebremst um halt eine Kollision mit dem Hund zu vermeiden
und äh hinter ihm war noch ein anderer Autofahrer
und der traf natürlich den ersten Autofahrer mit seinem Fahrzeug
und ja
das war es

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# mbartgec_th1 #
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Dicker
Wie geht es dir ?
äh ich wollte dir etwas erzählen .
Ich habe gerade einen Unfall äh äh oh Gott , einen Unfall am Parkplatz äh in meinem Parkplatz äh hier in meiner Wohnung beobachtet .
Ja , da waren sie . Da waren äh eine dreiköpfige Familie
Und der eine Vater hat so gespielt äh mit seinem Fußball .
Und dann war noch eine andere Teilnehmerin . Teilnehmerin sage ich war noch äh eine andere Person
Und die wusste ich vom Einkaufen glaube ich kam und mit ihrem Hund da war .
Und ja , ich weiß nicht , irgendwie ist dann der Mann seinen Ball verloren .
Und der Hund ist dann auf dem Weg , dann äh auf den Ball . Also mitten in die Straße , dann äh gerannt
Und dann ist der erste Autofahrer , der halt auf dem Weg dann auf diese Straße war , plötzlich äh hat er dann abgebremst , um halt eine Kollision mit dem Hund zu vermeiden .
Und hinter ihm war noch ein anderer Autofahrer .
Und der traf natürlich den ersten Autofahrer mit seinem Fahrzeug .
Und ja
Das war es

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# mixtral_th1 #
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Hallo Dicker ,
es geht mir gut .
Äh , ich wollte dir etwas erzählen .
Ich habe gerade beobachtet , dass ein Unfall passiert ist , äh , auf dem Parkplatz , äh , in meiner Wohngegend .
Äh ja , da waren , äh , eine dreiköpfige Familie und der Vater spielte äh mit seinem Fußball .
Und neben ihm war noch eine andere Person , sage ich schon , die kam gerade vom Einkaufen , glaube ich , mit ihrem Hund .
Äh ja , irgendwie ist dann der Mann seinen Ball losgeworden und der Hund rannte äh auf den Ball , also mitten in die Straße .
Und dann ändermann plötzlich ein Autofahrer , der auf dieser Straße unterwegs war , abgebremst , um eine Kollision mit dem Hund zu vermeiden .
Und hinter ihm fuhr noch ein anderer Autofahrer und traf natürlich den ersten Autofahrer mit seinem Fahrzeug .
Ja , das war es .

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# transgec_th1 #
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Hi Dicker
Wie geht es dir ?
äh ich wollte dir was äh erzählen
Ich habe gerade einen Unfall äh äh oh Gott äh einen Unfall am Parkplatz äh auf meinem Parkplatz äh hier in meiner Wohngegend äh beobachtet .
äh ja , da waren äh da waren äh eine dreiköpfige Familie
und der eine Vater hat so gespielt , äh mit seinem Fußball .
und dann daneben war noch eine andere Teilnehmerin , Teilnehmerin sage ich schon , war noch äh eine andere Person .
und die halt äh vom Einkaufen , glaube ich , kam und mit ihrem Hund da war .
Und äh ja , ich weiß nicht , irgendwie ist das dann , äh hat der Mann seinen Ball verloren .
und der Hund ist dann auf dem Weg äh dann äh auf auf auf den Ball äh also mitten in der Straße dann äh gerannt .
und ja und dann ist der erste äh Autofahrer , der halt auf dem Weg dann auf dieser Straße war , äh plötzlich hat er dann abgebremst , um halt eine Kollision mit dem Hund zu vermeiden .
und äh , hinter ihm war noch ein anderer Autofahrer .
und der traf natürlich den ersten Autofahrer mit seinem Fahrzeug .
Und ja ,
Das war es .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI11FG_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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:           DEbi11FG
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     30
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# 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: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Czech [ces] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Portuguese [por] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi11FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi11FG_isD
# Created:               2019-05-27
# Tokens:                195
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
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#
#   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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