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# ctok #
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hi Lara
ich wollte gerade nach Hause laufen
und äh ich wollte die Straße überqueren bei mir zu Hause
und habe halt so so eine Frau ein Mann und ein die waren halt mit einem Kinderwagen
und der eine Mann hatte nur die ganze Zeit mit seinem Ball gespielt
und dann wollten die gerade die Straße überqueren
und auf der anderen Straßenseite war eine Frau die ihren Einkauf gerade einpackt glaube ich also sie hat ihren Einkauf eingepackt
und sie hatte halt auch ein ein Hund an der Leine
und zwischen den beiden also da war so eine Straße wo Autos halt fahren können
und der Mann auf der anderen Straßenseite also mit dem Kinderwagen und der Dame hat den Ball fallen lassen auf die Straße
und der Hund von der Dame die ihren die ihren Einkauf da eingepackt hat äh ist auf die Straße äh gerannt
und da sind gerade zwei Autos gekommen
und das vordere Auto ist so ruckartig stehen geblieben also hat richtig krass gebremst
und dahinter war halt noch ein Auto und das ist richtig komplett in ihn reingefahren
und ja also das war voll schräg
und äh ja ich habe also mich voll erschrocken weil es auch so laut war
ja

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# mbartgec_th1 #
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Hi Lara
Ich wollte gerade nach Hause laufen
Und äh ich wollte die Straße bei mir zu Hause überqueren .
Und ich habe halt so eine Frau und einen Mann und zwei , die waren halt mit einem Kinderwagen unterwegs .
Und der eine Mann hatte nur die ganze Zeit mit seinem Ball gespielt .
Und dann wollten die gerade die Straße überqueren .
Und auf der anderen Straßenseite war eine Frau , die ihren Einkauf gerade einpackt hatte , glaube ich also hat sie ihren Einkauf eingepackt
Und sie hatte halt auch einen Hund an der Leine .
Und zwischen den beiden war also so eine Straße , wo Autos halt fahren können
Und der Mann auf der anderen Straßenseite also mit dem Kinderwagen und die Dame hat den Ball fallen lassen auf die Straße .
und der Hund von der Dame , die ihren Einkauf da eingepackt hat , ist auf die Straße äh gerannt
Und da sind gerade zwei Autos gekommen .
und das vordere Auto ist so ruckartig stehen geblieben , also hat es richtig krass gebremst
Und dahinter war halt noch ein Auto und das ist richtig komplett in ihn reingefahren .
Und also war das voll schräg .
Und äh ja ich habe also mich voll erschrocken , weil es auch so laut war .
Ja

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# mixtral_th1 #
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Hallo Lara ,
gerade wollte ich nach Hause laufen und an der Straße überqueren , die zu meinem Zuhause führt .
Da sah ich eine Frau mit einem Mann , die einen Kinderwagen schoben .
Der Mann spielte nur mit seinem Ball .
Sie alle wollten die Straße überqueren .
Auf der anderen Straßenseite stand eine Frau , die gerade ihren Einkauf einpackte , glaube ich .
Sie hielt auch einen Hund an der Leine .
Zwischen ihnen lag eine Straße , auf der Autos fahren können .
Der Mann auf der anderen Straßenseite , der den Kinderwagen schob , ließ den Ball fallen .
Der Hund der Frau rannte plötzlich auf die Straße .
Zu dem Zeitpunkt kamen zwei Autos .
Das vordere Auto bremste sehr stark und stoppte abrupt .
Das hintere Auto fuhr komplett in das erste Auto hinein .
Es war also ein seltsamer , lauter Unfall .
Ich erschreckte mich sehr , weil es so plötzlich und laut war .
Ja .

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# transgec_th1 #
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Hi Lara
Ich wollte gerade nach Hause laufen .
und äh , ich wollte die Straße überqueren bei mir zu Hause .
und habe halt so so eine Frau , einen Mann und eine , die waren halt mit einem Kinderwagen .
und der eine Mann hatte nur die ganze Zeit mit seinem Ball gespielt .
und dann wollten die gerade die Straße überqueren .
und auf der anderen Straßenseite war eine Frau , die ihren Einkauf gerade einpackte , glaube ich , also sie hat ihren Einkauf eingepackt .
Und sie hatte halt auch einen Hund an der Leine .
und zwischen den beiden also war so eine Straße , wo Autos halt fahren können .
und der Mann auf der anderen Straßenseite also mit dem Kinderwagen und die Dame hat den Ball auf die Straße fallen lassen .
und der Hund von der Dame , die ihren Einkauf da eingepackt hat , ist auf die Straße äh gerannt .
und da sind gerade zwei Autos gekommen .
und das vordere Auto ist so ruckartig stehen geblieben , also hat es richtig krass gebremst .
und dahinter war halt noch ein Auto und das ist richtig komplett in ihn reingefahren .
Und ja , also das war voll schräg .
Und äh ja , ich habe mich also voll erschrocken , weil es auch so laut war .
ja

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI85FR_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                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:           DEbi85FR
# Language Count:        2
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi85FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi85FR_isD
# Created:               2019-10-10
# Tokens:                206
# 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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