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# ctok #
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äh also ich war ja gerade draußen
und da habe ich gerade auf der Straße gesehen wie halt äh ein Auto eben ins andere Auto reingefahren ist
weil da war halt so eine äh Familie und der Mann hatte irgendwie einen Ball in der Hand
und dem ist halt sein Ball aus der Hand gefallen
und auf die Straße gerollt
und auf der anderen Straßenseite war eben eine Frau mit ihrem Hund die gerade Einkaufstaschen in ihr Auto reingepackt hat
und sie hat dann äh genau der Hund ist dann eben dem Ball hintehergerannt oder wollte dem Ball hinterherrennen
der war ja an der Leine
und äh daraufhin war dann halt also da war dann noch ein Auto das die Straße entlanggefahren ist
und das Auto musste dann eben abrupt abstoppen anhalten weil halt der Hund dann ja auf die Straße gerannt ist
und dann hinter dem Auto war eben noch ein zweites Auto das äh dann eben in das vordere Auto reingefahren ist weil es halt so schnell anhalten musste
äh ja und dann hat eben der vordere Fahrer die die Polizei gerufen
und ja
so war das

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# mbartgec_th1 #
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Ah also ich war ja gerade draußen .
Und da habe ich gerade auf der Straße gesehen , wie halt ein Auto eben ins andere Auto reingefahren ist .
weil da war halt so eine äh Familie und der Mann hatte irgendwie einen Ball in der Hand
Und dem ist halt sein Ball aus der Hand gefallen .
und auf die Straße gerollt
Und auf der anderen Straßenseite war eben eine Frau mit ihrem Hund , die gerade Einkaufstaschen in ihr Auto reingepackt hat
Und sie hat dann äh genau den Hund , der dann eben den Ball hintehergerannt oder wollte dem Ball hinterherrennen .
Der war ja an der Leine
Und äh daraufhin war dann halt alles ok , also war dann noch ein Auto , das an der Straße entlanggefahren ist .
Und das Auto musste dann eben abrupt abstoppen anhalten , weil halt der Hund dann ja auf die Straße gerannt ist .
Und dann hinter dem Auto war eben noch ein zweites Auto , das äh dann eben in das vordere Auto reingefahren ist , weil es halt so schnell anhalten musste
Ja und dann hat eben der vordere Fahrer die Polizei gerufen
Und ja
So war das

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# mixtral_th1 #
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Ich war gerade draußen und habe gesehen , wie ein Auto in ein anderes Auto gefahren ist .
Ein Mann , der Teil einer Familie war , hielt irgendwie einen Ball in seiner Hand .
Der Ball fiel ihm aus der Hand und rollte auf die Straße .
Auf der anderen Straßenseite befand sich eine Frau mit ihrem Hund , die gerade Einkaufstaschen in ihr Auto einpackte .
Genau in diesem Moment rannte der Hund hinter dem Ball her , der an der Leine war .
Ein anderes Auto fuhr die Straße entlang und musste abrupt anhalten , weil der Hund auf die Straße gerannt war .
Ein weiteres Auto fuhr hinter dem ersten Auto her und fuhr in das erste Auto , weil es so schnell anhalten musste .
Ja , und dann rief der Fahrer des vorderen Autos die Polizei .
So war es .

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# transgec_th1 #
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äh also ich war ja gerade draußen .
und da habe ich gerade auf der Straße gesehen , wie halt äh ein Auto eben ins andere Auto reingefahren ist .
weil da war halt so eine äh Familie und der Mann hatte irgendwie einen Ball in der Hand .
und dem ist halt sein Ball aus der Hand gefallen .
und auf die Straße gerollt .
und auf der anderen Straßenseite war eben eine Frau mit ihrem Hund , die gerade Einkaufstaschen in ihr Auto reingepackt hat .
und sie hat dann äh genau , der Hund ist dann eben dem Ball hintehergerannt oder wollte dem Ball hinterherrennen .
Der war ja an der Leine .
und äh daraufhin war dann halt , also da war dann noch ein Auto , das die Straße entlanggefahren ist .
und das Auto musste dann eben abrupt abstoppen und anhalten , weil halt der Hund dann ja auf die Straße gerannt ist .
und dann war hinter dem Auto eben noch ein zweites Auto , das äh dann eben in das vordere Auto reingefahren ist , weil es halt so schnell anhalten musste .
äh ja und dann hat eben der vordere Fahrer die Polizei gerufen .
Und ja ,
So war das .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI88FT_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:           DEbi88FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     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
#
#     5. Italian [ita] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi88FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi88FT_isD
# Created:               2019-08-29
# Tokens:                189
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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