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# ctok #
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Brother ich bin hier auf einem Parkplatz
und da war ein kleiner Unfall
also nichts Schlimmes
aber habe mich voll erschrocken
Da waren so zwei Autos die hintereinander gefahren sind und eine Frau mit Hund ( die hat ihre Einkäufe in ihr Auto verladen ) und ein Typ mit einem Ball
Dieser Typ hat der Ball fallen lassen ,
der ist dann auf die Straße gerollt .
Der Hund ist dann auf die Straße gerannt
und hat die Besitzerin mitgezogen .
Obviously sind die Autos stehen geblieben ,
aber das hintere ist auf das vordere aufgefahren .
Ich weiß nicht ob jemand verletzt wurde ( glaube nicht ) aber habe mich voll erschrocken .
Ich dachte der Hund wird gleich überfahren

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# mbartgec_th1 #
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Brother ich bin hier auf einem Parkplatz .
Und da war ein kleiner Unfall
also nichts Schlimmes
aber ich habe mich voll erschrocken
Da waren so zwei Autos , die hintereinander gefahren sind und eine Frau mit Hund ( die ihre Einkäufe in ihr Auto verladen hat ) und ein Typ mit einem Ball .
Dieser Typ hat den Ball fallen lassen ,
Der ist dann auf die Straße gerollt .
Der Hund ist dann auf die Straße gerannt .
und hat die Besitzerin mitgezogen .
Obviously sind die Autos stehen geblieben .
Aber das Hintere ist auf das Vordere aufgefahren .
Ich weiß nicht , ob jemand verletzt wurde ( glaube nicht ) aber habe mich voll erschrocken .
Ich dachte , der Hund wird gleich überfahren .

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# mixtral_th1 #
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Hier bin ich , auf einem Parkplatz ,
und dort ist ein kleiner Unfall passiert .
Es ist aber nichts Schlimmes .
Ich habe mich jedoch sehr erschrocken .
Da waren zwei Autos , die hintereinander fuhren , und eine Frau mit Hund ( die ihre Einkäufe in ihr Auto verladen hat ) sowie ein Typ mit Ball .
Dieser Typ ließ den Ball fallen ,
der dann auf die Straße rollte .
Der Hund rannte dann auch auf die Straße
und zog seine Besitzerin mit sich .
Offensichtlich haben die Autos angehalten ,
aber das hintere ist auf das vordere aufgefahren .
Ich weiß nicht , ob jemand verletzt wurde ( ich glaube nicht ) , aber ich habe mich sehr erschrocken .
Ich dachte , der Hund würde gleich überfahren .

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# transgec_th1 #
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Brother , ich bin hier auf einem Parkplatz .
und da war ein kleiner Unfall .
also nichts Schlimmes
aber habe mich voll erschrocken .
Da waren so zwei Autos , die hintereinander gefahren sind und eine Frau mit Hund ( die hat ihre Einkäufe in ihr Auto verladen ) und ein Typ mit einem Ball .
Dieser Typ hat den Ball fallen lassen ;
Der ist dann auf die Straße gerollt .
Der Hund ist dann auf die Straße gerannt .
und hat die Besitzerin mitgezogen .
Obviously sind die Autos stehen geblieben ;
aber das Hintere ist auf das Vordere aufgefahren .
Ich weiß nicht , ob jemand verletzt wurde ( glaube nicht ) , aber habe mich voll erschrocken .
Ich dachte , der Hund wird gleich überfahren .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI86FR_IWD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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_04
# Original ID:           task_04
#
#   Title:
#     informal-written: text message (via WhatsApp) to a friend.
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, now imagine that you text [him/her] about the whole story.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi86FR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi86FR_iwD.exb
# Original ID:           DEbi86FR_iwD
# Created:               2019-10-23
# Tokens:                121
# Clauses:               13
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
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#
#   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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