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# ctok #
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hi Costa
ich grüße dich
äh du pass auf mir äh mir ist äh ganz etwas ganz witziges passiert gerade
ich war auf dem Weg zum Arzt
und äh sah äh eine kleine Familie mit einer Mutter und ihrem Kinderwagen äh am Schieben und ein der Papa mit mit dem Fußball in der Hand
liefen gerade über die Straße
und dem Papa fiel irgendwie der Ball auf die Straße
und der Hund gegenüber äh mit äh mit mit äh mit äh mit Frauchen ist dann auf die Straße gelaufen
und da kam ein Auto von rechts ein blaues
und äh das musste halt abrupt bremsen
leider hat der weiße Wagen hinter dem blauen leider es zu spät bemerkt
und ist auf den auf den blauen aufgefahren
witzigerweise was ich was ich vorhin meinte war dass ähm der Mann äh äh also der Vater quasi von dem Kind wahrscheinlich äh hat der der Frau gegenüber erstmal geholfen
und die beiden Verkehrsteilnehmer die in dem Unfall verwickelt waren haben äh anschließend die Polizei gerufen
das wollte ich nur mal kurz sagen
und dass du Bescheid weißt
mir geht es gut

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# mbartgec_th1 #
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Costa
Ich grüße dich
Aäh , du pass auf mich .
Bei mir ist äh ganz etwas ganz witziges passiert gerade .
Ich war auf dem Weg zum Arzt .
Undäh sah ich äh eine kleine Familie mit einer Mutter und ihrem Kinderwagen äh am Schieben und einem Papa mit mit dem Fußball in der Hand
laufen gerade über die Straße .
Und dem Papa fiel irgendwie der Ball auf die Straße .
Und der Hund gegenüber äh mit äh mit äh mit Frauchen ist dann auf die Straße gelaufen .
Und da kam ein Auto von rechts ein blaues
Und äh , das musste halt abrupt bremsen .
Leider hat der weiße Wagen hinter dem blauen leider es zu spät bemerkt
und ist auf den blauen aufgefahren .
witzigerweise , was ich was ich vorhin meinte war , dass ähm der Mann äh äh also der Vater quasi vom Kind wahrscheinlich ist . Hat der der Frau gegenüber erstmal geholfen
und die beiden Verkehrsteilnehmer die in dem Unfall verwickelt waren haben anschließend die Polizei gerufen
Das wollte ich nur mal kurz sagen
und dass du Bescheid weißt
Mir geht es gut

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# mixtral_th1 #
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Hallo Costa ,
ich grüße dich auch .
Ich habe eben etwas sehr lustiges erlebt .
Ich war auf dem Weg zum Arzt und sah eine kleine Familie - eine Mutter mit Kinderwagen und ein Vater mit einem Fußball .
Sie liefen gerade über die Straße und der Ball fiel dem Vater auf die Straße .
Dann rannte ein Hund , angeleint an Frauchen , plötzlich auf die Straße .
Zu diesem Zeitpunkt fuhr von rechts ein blaues Auto , das abrupt bremsen musste .
Leider bemerkte der weiße Wagen dahinter dies zu spät und fuhr auf den blauen auf .
Interessanterweise war meine vorherige Bemerkung , dass der Mann ( der Vater ) der Frau gegenüber wohl zunächst half , bevor die beiden Unfallbeteiligten die Polizei riefen .
Und die beiden Verkehrsteilnehmer , die in den Unfall verwickelt waren , haben anschließend die Polizei gerufen .
Das wollte ich nur mal kurz sagen , damit du Bescheid weißt .
Mir geht es gut .

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# transgec_th1 #
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Hi Costa
Ich grüße dich
äh du pass auf mich äh mir ist äh etwas ganz witziges passiert gerade
Ich war auf dem Weg zum Arzt .
und äh sah äh eine kleine Familie mit einer Mutter und ihrem Kinderwagen äh am Schieben und einem Papa mit dem Fußball in der Hand .
liefen gerade über die Straße .
und dem Papa fiel irgendwie der Ball auf die Straße .
und der Hund gegenüber äh mit äh mit äh mit äh mit Frauchen ist dann auf die Straße gelaufen .
und da kam ein Auto von rechts , ein blaues
Und äh , das musste halt abrupt bremsen .
Leider hat der weiße Wagen hinter dem blauen es leider zu spät bemerkt .
und ist auf den blauen aufgefahren .
Witzigerweise , was ich vorhin meinte , war , dass ähm der Mann äh äh also der Vater von dem Kind wahrscheinlich äh hat der Frau gegenüber erstmal geholfen .
und die beiden Verkehrsteilnehmer , die in den Unfall verwickelt waren , haben äh anschließend die Polizei gerufen .
Das wollte ich nur mal kurz sagen .
und dass du Bescheid weißt .
Mir geht es gut .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI01MG_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:           DEbi01MG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     35
# Gender:                male
# 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: 3; duration: 228 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi01MG_isD.exb
# Original ID:           DEbi01MG_isD
# Created:               2018-10-26
# Tokens:                188
# Clauses:               17
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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