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# ctok #
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Niklas Alter
hier ist gerade eben so eine Familie an der Straße vorbei gelaufen
so Vater Mutter Kind und so
äh und der Vater hatte halt so einen Fußball in der Hand
und hat den halt fallen gelassen
und daraufhin ist halt so ein Hund von der anderen Straßenseite auf den Ball zugeflogen äh nicht zuzugeflogen zugeflogen zugesprungen
und die Besitzerin konnte ihn halt nicht halten
weil na die hatte eine Einkaufstüte in der Hand
ja
und na ja der Hund ist halt auf den Ball zugelaufen
und der Ball war halt auf der Straße
und ja daraufhin also nicht daraufhin währenddessen ist halt so ein blauer Wagen um die Ecke gefahren
hat den Hund gesehen
und hat gebremst
und hinter dem blauen Wagen war halt so ein weiterer weißer Wagen
und der ist halt voll in den blauen Wagen reingefahren
und daraufhin ist halt der Besitzer des blauen Wagens glaube ich ausgestiegen
und hat zusammen mit dem Besitzer des anderen Wagens die Polizei angerufen

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# mbartgec_th1 #
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Niklas Alter
Hier ist gerade eben so eine Familie an der Straße vorbei gelaufen .
So Vater Mutter Kind und so
Und der Vater hatte halt so einen Fußball in der Hand .
und hat den halt fallen gelassen
Und daraufhin ist halt so ein Hund von der anderen Straßenseite auf den Ball zugeflogen äh nicht zuzugeflogen zugeflogen zugesprungen
Und die Besitzerin konnte ihn halt nicht halten
Weil die nahe eine Einkaufstüte in der Hand hatte .
Ja
Und ja , der Hund ist halt auf den Ball zugelaufen .
Und der Ball war halt auf der Straße .
Und ja daraufhin also nicht daraufhin , währenddessen ist halt so ein blauer Wagen um die Ecke gefahren .
Hat den Hund gesehen ?
und hat gebremst
Und hinter dem blauen Wagen war halt so ein weiterer weißer Wagen
Und der ist halt voll in den blauen Wagen reingefahren .
Und daraufhin ist halt der Besitzer des blauen Wagens glaube ich ausgestiegen
und hat zusammen mit dem Besitzer des anderen Wagens die Polizei angerufen

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# mixtral_th1 #
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Niklas , Alter ,
gerade eben ist hier so eine Familie an der Straße vorbeigelaufen , Vater , Mutter , Kind und so weiter .
Und der Vater hatte dabei einen Fußball und er ließ ihn fallen und daraufhin rannte ein Hund von der anderen Straßenseite zum Ball , nicht hinfliegend , sondern springend .
Und seine Besitzerin konnte ihn nicht halten , weil sie ja eine Einkaufstüte in der Hand hatte .
Ja .
Und dann lief der Hund halt zum Ball
der lag auf der Straße
Und just in diesem Moment fuhr ein blauer Wagen um die Ecke .
Er sah den Hund und bremste .
Hinter dem blauen Wagen war ein weiterer weißer Wagen .
Er fuhr voll in den blauen Wagen hinein und daraufhin stieg der Besitzer des blauen Wagens aus , glaube ich , und zusammen mit dem Besitzer des anderen Wagens riefen sie die Polizei an

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# transgec_th1 #
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Niklas Alter
Hier ist gerade eben so eine Familie an der Straße vorbei gelaufen .
so Vater Mutter Kind und so
äh und der Vater hatte halt so einen Fußball in der Hand .
und hat den halt fallen lassen .
und daraufhin ist halt so ein Hund von der anderen Straßenseite auf den Ball zugeflogen äh nicht zuzugeflogen zugeflogen zugesprungen .
und die Besitzerin konnte ihn halt nicht halten .
weil na die hatte eine Einkaufstüte in der Hand .
ja
und na ja , der Hund ist halt auf den Ball zugelaufen .
und der Ball war halt auf der Straße .
und ja daraufhin also nicht daraufhin , währenddessen ist halt so ein blauer Wagen um die Ecke gefahren .
hat den Hund gesehen
und hat gebremst .
und hinter dem blauen Wagen war halt so ein weiterer weißer Wagen .
und der ist halt voll in den blauen Wagen reingefahren .
und daraufhin ist halt der Besitzer des blauen Wagens , glaube ich , ausgestiegen .
und hat zusammen mit dem Besitzer des anderen Wagens die Polizei angerufen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI76MR_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:           DEbi76MR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 2; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. Latin [lat] — notAvailable
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 2; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi76MR_isD.exb
# Original ID:           DEbi76MR_isD
# Created:               2019-03-06
# Tokens:                165
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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#