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# ctok #
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oh my god
ich habe gerade einen Typen gesehen mit einer Frau neben ihm mit einem Kinderwagen
und der Typ hatte einen Ball mit sich
die wollten gerade über die Straße
und gegenüber war eine Frau mit einem Hund und einer Einkaufstüte
und da ist der Ball von dem Typen auf die Straße gerollt
und da wurde der Hund von der Frau gegenüber voll panisch
ist voll auf die Straße los
dabei ist die Tüte der Frau heruntergefallen
da hat der Typ aber die Lebensmittel aufgehoben und ihr auch geholfen es einzupacken
und dann kamen um die Ecke zwei Autos
der Hintere ist dann in das Vordere reingefahren
da ist der Typ mit dem Ball zu denen hingerannt
und hat glaube ich abchecken wollen was passiert ist
und der Typ der einen Unfall gebaut hat , hat dann die Polizei angerufen

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# mbartgec_th1 #
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Oh my god
Ich habe gerade einen Typen gesehen mit einer Frau neben ihm mit einem Kinderwagen .
Und der Typ hatte einen Ball mit sich .
Die wollten gerade über die Straße
Und gegenüber war eine Frau mit einem Hund und einer Einkaufstüte .
Und da ist der Ball von dem Typen auf die Straße gerollt .
Und da wurde der Hund von der Frau gegenüber voll panisch
ist voll auf der Straße los
Dabei ist die Tüte der Frau heruntergefallen .
Da hat der Typ aber die Lebensmittel aufgehoben und ihr auch geholfen es einzupacken
Und dann kamen um die Ecke zwei Autos .
Die Hintere ist dann in das Vordere reingefahren
Da ist der Typ mit dem Ball zu denen hingerannt
und hat glaube ich abchecken wollen was passiert ist .
Und der Typ , der einen Unfall gebaut hat , hat dann die Polizei angerufen

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# mixtral_th1 #
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Oh mein Gott ,
ich habe gerade einen Mann gesehen mit einer Frau neben ihm mit einem Kinderwagen
und der Mann hatte einen Ball bei sich .
Sie wollten gerade über die Straße ,
als auf der gegenüberliegenden Seite eine Frau mit einem Hund und einer Einkaufstüte stand .
Da ist der Ball von dem Mann auf die Straße rollend gekommen ,
wodurch der Hund der Frau voller Panik wurde
und direkt auf die Straße lief ,
wobei die Tüte der Frau herunterfiel .
Daraufhin hob der Mann aber die Lebensmittel auf und half ihr beim Einpacken .
Als plötzlich zwei Autos um die Ecke bog ,
fuhr der Hintere in das Vordere .
In diesem Moment rannte der Mann mit dem Ball zu ihnen ,
um scheinbar zu überprüfen , was passiert war .
Und der Fahrer , der den Unfall verursacht hatte , rief die Polizei .

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# transgec_th1 #
################
oh my god
Ich habe gerade einen Typen gesehen mit einer Frau neben ihm mit einem Kinderwagen .
und der Typ hatte einen Ball mit sich .
Die wollten gerade über die Straße
und gegenüber war eine Frau mit einem Hund und einer Einkaufstüte .
und da ist der Ball von dem Typen auf die Straße gerollt .
und da wurde der Hund der Frau gegenüber voll panisch .
ist voll auf der Straße los .
Dabei ist die Tüte der Frau heruntergefallen .
Da hat der Typ aber die Lebensmittel aufgehoben und ihr auch geholfen , es einzupacken .
und dann kamen um die Ecke zwei Autos .
Der Hintere ist dann in das Vordere reingefahren .
da ist der Typ mit dem Ball zu denen hingerannt .
und ich habe glaube ich abchecken wollen , was passiert ist .
und der Typ , der einen Unfall gebaut hat , hat dann die Polizei angerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI29FT_IWD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_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:           DEbi29FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     23
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi29FT_iwD.exb
# Original ID:           DEbi29FT_iwD
# Created:               2019-02-08
# Tokens:                141
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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