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# ctok #
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hi
weißt du was mir gerade passiert ist
ich sitze hier jetzt schön unter den Baum im schatten bei dieser Hitze
und da kommt jetzt so ein Idiot mit einem Kinderwagen und seiner Frau
und spielt mit dem Ball
und dann fällt der Ball runter
und in diesen Zeitpunkt Punkt zu diesem Zeitpunkt kommt da ein Auto gefahren
äh also ist halt so ein Parkplatz
äh und äh in der Situation war jetzt auch noch ein Hund mit einer Dame die das Auto ausräumte
der Hund äh ist total ausgerastet wegen wegen dieser Situation mit dem Ball
der Ball lief da total gegen das Auto
und der Autofahrer hat gebremst
und der hinter ihm ist voll auf ihn drauf gefahren
jetzt weiß ich nicht was die vorhaben
wahrscheinlich werden die Polizei gerufen haben
mal sehen wer Schuld war

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# mbartgec_th1 #
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Hi
weißt du was mir gerade passiert ist ?
Ich sitze hier jetzt schön unter dem Baum im Schlafen bei dieser Hitze .
Und da kommt jetzt so ein Idiot mit einem Kinderwagen und seiner Frau .
und spielt mit dem Ball
Und dann fällt der Ball runter
Und zu diesem Zeitpunkt kommt da ein Auto vorbei .
äh also ist halt so ein Parkplatz .
Aäh und äh in der Situation war jetzt auch noch ein Hund mit einer Dame , die das Auto ausräumte
Der Hund ist total ausgerastet wegen dieser Situation mit dem Ball .
Der Ball lief da total gegen das Auto .
Und der Autofahrer hat gebremst
Und der hinter ihm ist voll auf ihn drauf gefahren .
Jetzt weiß ich nicht , was die vorhaben .
wahrscheinlich wird die Polizei gerufen haben
Mal sehen , wer Schuld war

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
weißt du , was mir eben passiert ist ?
Ich sitze hier now unter dem Baum im Schatten bei dieser Hitze
und da kommt jetzt ein solcher Idiot mit einem Kinderwagen und seiner Frau
und spielt mit dem Ball .
Und dann fällt der Ball runter
und in diesem Moment fährt ein Auto vorbei .
Äh , also ist hier so eine Parkfläche .
Äh und plötzlich war auch noch ein Hund mit einer Dame da , die das Auto auslud .
Der Hund äh ist total ausgerastet wegen der Situation mit dem Ball .
Der Ball lief dort total gegen das Auto .
Und der Autofahrer hat gebremst .
Und der hinter ihm ist voll auf ihn drauf gefahren .
Jetzt weiß ich nicht , was sie vorhaben .
Wahrscheinlich haben sie die Polizei gerufen .
Mal sehen , wer Schuld war .

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# transgec_th1 #
################
Hi
weißt du , was mir gerade passiert ist ?
Ich sitze hier jetzt schön unter dem Baum im Schatten bei dieser Hitze .
und da kommt jetzt so ein Idiot mit einem Kinderwagen und seiner Frau .
und spielt mit dem Ball .
und dann fällt der Ball runter .
und zu diesem Zeitpunkt Punkt zu diesem Zeitpunkt kommt da ein Auto gefahren .
äh also ist halt so ein Parkplatz .
äh und äh , in der Situation war jetzt auch noch ein Hund mit einer Dame , die das Auto ausräumte .
Der Hund ist äh total ausgerastet wegen dieser Situation mit dem Ball .
Der Ball lief da total gegen das Auto .
und der Autofahrer hat gebremst .
und der hinter ihm ist voll auf ihn drauf gefahren .
Jetzt weiß ich nicht , was die vorhaben .
Wahrscheinlich werden sie die Polizei gerufen haben .
Mal sehen , wer schuld war .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI22FG_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:           DEbi22FG
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     31
# 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. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi22FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi22FG_isD
# Created:               2019-06-05
# Tokens:                138
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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