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# ctok #
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brother
ich habe gerade einen Unfall mitbekommen
es war auf so einem Parkplatz
da ist ein eine Frau mit ihrem Hund am Ausladen gewesen
ihren Einkauf ausgeladen
und äh auf der anderen Seite kam dann so so ein Paar so ein Pärchen mit einem Einkaufswagen
der Typ von der da hat da mit so einen Ball gespielt
äh der ist ihm vonner Hand gefallen und auf voll auf die Straße also gerollt
äh da kamen dann in dem Moment zwei Autos entgegen
äh der Hund von der Frau die ausgeladen hat ist dann dem Ball also der wollte zum Ball hin
ist dem Ball hinterhergerannt
sie hat ihn an die Leine gehalten
der der Mann ist dann auch hinterher
äh und dahinter die zwei Autos dann hat der Eine dem Anderen der ist dem richtig reingefahren voll der Crash
und äh ja der Fahrer vom ersten Wagen hat dann äh die Polizei gerufen
ist nichts passiert
alles gut
keiner ist zu Schaden gekommen außer eventuell das erste Fahrzeug

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# mbartgec_th1 #
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Bruder
Ich habe gerade einen Unfall mitbekommen
Es war auf so einem Parkplatz .
Da ist eine Frau mit ihrem Hund am Ausladen gewesen
ihren Einkauf ausgeladen
Und äh auf der anderen Seite kam dann so ein Pärchen mit einem Einkaufswagen .
Der Typ von dem da hat da mit so einem Ball gespielt .
Und der ist ihm vonner Hand gefallen und auf voll auf die Straße gegangen ; also gerollt
Da kamen dann in dem Moment zwei Autos entgegen .
Und der Hund von der Frau , die ihn ausgeladen hat , ist dann der Ball , also wollte er zum Ball hin
Ist der Ball hinterhergerannt ?
Sie hat ihn an der Leine gehalten
Der Mann ist dann auch hinterher
Und dahinter die zwei Autos , dann hat der Eine den Anderen richtig reingefahren und das ist voll der Crash
Und äh ja , der Fahrer vom ersten Wagen hat dann äh die Polizei gerufen
ist nichts passiert
Alles gut
Niemand ist zu Schaden gekommen , außer eventuell das erste Fahrzeug

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# mixtral_th1 #
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Brüder ,
ich habe eben einen Unfall mitbekommen .
Es war auf einem Parkplatz ,
da war eine Frau mit ihrem Hund beim Ausladen .
Sie hatte ihren Einkauf ausgeladen
und plötzlich , auf der anderen Seite , kam ein Paar mit einem Einkaufswagen .
Der Mann spielte dort mit einem Ball ,
der ihm von der Hand fiel und auf die Straße rollte .
In diesem Moment kamen zwei Autos entgegen .
Der Hund der Frau , die ausgeladen hatte , rannte dem Ball hinterher ,
sie hielt ihn an der Leine .
Der Mann rannte auch hinterher
und dahinter die beiden Autos .
Dann fuhr der eine dem anderen ins Heck , es gab einen richtigen Unfall , ein Crash .
Und ja , der Fahrer des ersten Wagens rief die Polizei .
Zum Glück ist niemandem etwas passiert , alles ist gut .
Nur das erste Fahrzeug könnte eventuell beschädigt worden sein .

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# transgec_th1 #
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Brother
Ich habe gerade einen Unfall mitbekommen .
Es war auf so einem Parkplatz .
da ist eine Frau mit ihrem Hund am Ausladen gewesen .
ihren Einkauf ausgeladen
und äh auf der anderen Seite kam dann so so ein Paar , so ein Pärchen mit einem Einkaufswagen .
Der Typ von da hat da mit so einem Ball gespielt .
äh , der ist ihm von der Hand gefallen und ist voll auf die Straße also gerollt .
äh da kamen dann in dem Moment zwei Autos entgegen .
äh der Hund von der Frau , die den Ball ausgeladen hat , ist dann bei dem Ball , also wollte der zum Ball hin .
ist dem Ball hinterhergerannt .
Sie hat ihn an die Leine gehalten .
Der Mann ist dann auch hinterher .
äh und dahinter die zwei Autos dann hat der Eine den anderen reingefahren , der ist richtig reingefahren , voll der Crash
Und äh ja , der Fahrer vom ersten Wagen hat dann äh die Polizei gerufen .
ist nichts passiert .
Alles gut
Keiner ist zu Schaden gekommen außer eventuell dem ersten Fahrzeug .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI08MG_ISD                             
# ================================================================================
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#
# ================================================================================
#                                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:           DEbi08MG
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     28
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# 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; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi08MG_isD.exb
# Original ID:           DEbi08MG_isD
# Created:               2018-10-29
# Tokens:                168
# 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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