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# ctok #
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ey gerade eben ich war so im Park
dann ich habe so eine Frau gesehen mit ihrem Kind glaube ich
also sie hatte einen Ball in der Hand
und da war so halt im Park so eine Frau
sie war glaube ich einkaufen mit ihrem Hund
sie wollte ihre Sachen so in ihr Auto reinlegen
und plötzlich kam so ein Dings her so halt zwei Autos
danach dieser eine Junge er hatte so einen Ball in der Hand
dann ist einfach aus sein Hand runtergefallen
und dieser Hund hat diesen Ball gesehen
ist dann halt ausgerastet
oder wollte spielen
ist zu diesem Ball hingerannt
und hat dabei gebellt
dann als dieser Hund vor diesem Auto war ist dieser vordere Auto direkt stehen geblieben
und dieser hintere Auto hat diesen vorderen Auto halt glaube ich so ungewollt angefahren
ja das war alles
so scheiße so
aber alles so in einem Moment
so richtig komisch

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# mbartgec_th1 #
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Gerade eben war ich so im Park .
Dann habe ich so eine Frau gesehen mit ihrem Kind , glaube ich .
Also hatte sie einen Ball in der Hand .
Und da war so halt im Park so eine Frau .
Sie war glaube ich einkaufen mit ihrem Hund .
Sie wollte ihre Sachen so in ihr Auto reinlegen .
Und plötzlich kam so ein Ding her , so halt zwei Autos
danach dieser Junge hatte er so einen Ball in der Hand .
Dann ist einfach seine Hand ausgefallen .
Und dieser Hund hat diesen Ball gesehen .
Ist dann halt ausgerastet ?
Oder wollte spielen ?
ist an diesem Ball hingerannt
und hat dabei gebellt
Dann als dieser Hund vor diesem Auto war , ist dieses vordere Auto direkt stehen geblieben .
Und dieses hintere Auto hat dieses vorderen Auto halt glaube ich so ungewollt angefahren
Ja das war alles .
So scheiße ich so
aber alles so in einem Moment
So richtig komisch

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# mixtral_th1 #
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Hey gerade eben , ich war so im Park .
Dann sah ich , glaube ich , eine Frau mit ihrem Kind .
Also hatte sie einen Ball in der Hand ,
und da war im Park , so zu sagen , eine Frau .
Sie glaube ich , war einkaufen mit ihrem Hund .
Sie wollte ihre Sachen so in ihr Auto legen .
Und plötzlich kam so ein Ding her , so ungefähr zwei Autos .
Danach dieser Junge , er hatte so einen Ball in der Hand .
Dann fiel dieser einfach aus seiner Hand runter .
Und dieser Hund sah diesen Ball und ist darauf losgerastet
oder wollte spielen und rannte zu diesem Ball .
Er hat dabei gebellt .
Als dieser Hund vor diesem Auto war , blieb der vordere Wagen plötzlich stehen .
Und der hintere Wagen fuhr dem vorderen glaube ich ungewollt an .
Ja , das war alles .
So schrecklich so , aber alles in einem Moment .
Es war so richtig komisch .

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# transgec_th1 #
################
ey gerade eben war ich so im Park .
Dann habe ich so eine Frau gesehen mit ihrem Kind , glaube ich .
also sie hatte einen Ball in der Hand .
und da war so halt im Park so eine Frau .
Sie war glaube ich einkaufen mit ihrem Hund .
Sie wollte ihre Sachen so in ihr Auto reinlegen .
und plötzlich kamen so ein Ding her , so halt zwei Autos .
Danach hatte dieser eine Junge so einen Ball in der Hand .
Dann ist sie einfach aus seiner Hand runtergefallen .
und dieser Hund hat diesen Ball gesehen .
ist dann halt ausgerastet .
oder wollte spielen
ist zu diesem Ball hingerannt .
und hat dabei gebellt .
Dann , als dieser Hund vor diesem Auto war , ist dieses vordere Auto direkt stehen geblieben .
und dieses hintere Auto hat dieses vordere Auto halt , glaube ich , so ungewollt angefahren .
Ja , das war alles .
so scheiße so
aber alles so in einem Moment
so richtig komisch

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI68MT_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:           DEbi68MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 2; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Kurdish [kur] — notAvailable
#        Group: Iranian
#        Word Order: SOV
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi68MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi68MT_isD
# Created:               2018-11-14
# Tokens:                153
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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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