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# ctok #
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hi Maria hier ist DEbi40FR
also irgendwas habe ich gerade beobachtet irgendeinen Unfall fast
also irgendwie wäre der Typ der hätte beinahe eine Frau überfahren
irgendwie rollte ein Ball vors Auto
und er musste scharf bremsen
und dabei plumpste irgendwas äh von einer anderen Frau auch ebenfalls vors Auto also rollte vors Auto
und alles ging so schnell
ich kann mich schon gar nicht mehr daran erinnern
aber irgendwie wäre fast ein Unfall passiert
aber der Typ konnte gerade noch so rechtzeitig bremsen
und dabei knallte er wohl gegen ein anderes Auto
also das wird teuer
aber zum Glück wurde eben niemand verletzt
das ist ja das Wichtigste
bis bald
ich erzähle dir dann noch mal alles wenn wir uns heute zum Kaffee treffen
tschau

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# mbartgec_th1 #
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Hi Maria , hier ist DEbi40FR
Also irgendwas habe ich gerade beobachtet : irgendeinen Unfall fast
Also irgendwie wäre der Typ , der beinahe eine Frau überfahren hätte .
irgendwie rollte ein Ball vors Auto .
Und er musste scharf bremsen
Und dabei plumpste irgendwas äh von einer anderen Frau auch ebenfalls vors Auto , also rollte sie vors Auto
Und alles ging so schnell
Ich kann mich schon gar nicht mehr daran erinnern .
aber irgendwie wäre fast ein Unfall passiert .
Aber der Typ konnte gerade noch so rechtzeitig bremsen
Und dabei knallte er wohl gegen ein anderes Auto ,
Also wird das teuer .
aber zum Glück wurde eben niemand verletzt
Das ist ja das Wichtigste
Bis bald
Ich erzähle dir dann noch mal alles , wenn wir uns heute zum Kaffee treffen .
Tschau

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# mixtral_th1 #
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Hallo Maria , hier ist DEbi40FR .
Also habe ich gerade beobachtet , es gab beinahe einen Unfall .
Der Typ , der fast eine Frau überfahren hätte , rollte mit seinem Auto an .
Irgendwie kam ein Ball vor das Auto gerollt und er musste plötzlich stark bremsen .
Dabei fiel irgendetwas von einer anderen Frau ebenfalls vor das Auto , es rollte also davor .
Und alles geschah so schnell , dass ich mich kaum noch daran erinnern kann .
Aber irgendwie wäre quasie ein Unfall passiert .
Zum Glück konnte der Typ gerade noch rechtzeitig bremsen und dabei stieß er gegen ein anderes Auto .
Das wird teuer werden , aber zum Glück wurde niemand verletzt .
Das ist ja das Wichtigste .
Bis bald , ich erzähle dir dann noch mal alles , wenn wir uns heute zum Kaffee treffen .
Tschau .

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# transgec_th1 #
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Hi Maria , hier ist DEbi 40 FR .
also irgendwas habe ich gerade beobachtet , fast irgendeinen Unfall .
also irgendwie wäre der Typ , der beinahe eine Frau überfahren hätte .
Irgendwie rollte ein Ball vors Auto .
und er musste scharf bremsen .
und dabei plumpste irgendwas äh von einer anderen Frau auch ebenfalls vors Auto , also rollte sie vors Auto .
Und alles ging so schnell .
Ich kann mich schon gar nicht mehr daran erinnern .
aber irgendwie wäre fast ein Unfall passiert .
aber der Typ konnte gerade noch so rechtzeitig bremsen .
und dabei knallte er wohl gegen ein anderes Auto .
also das wird teuer
aber zum Glück wurde eben niemand verletzt .
Das ist ja das Wichtigste .
Bis bald
Ich erzähle dir dann noch mal alles , wenn wir uns heute zum Kaffee treffen .
schau

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI40FR_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:           DEbi40FR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     33
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 300 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Russian [rus] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 4; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 4; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi40FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi40FR_isD
# Created:               2019-09-25
# Tokens:                125
# 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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