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# ctok #
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äh ich hab gerade gesehen wie ein Unfall passiert ist
und zwar stand ich äh auf auf der Straße
und mir kam eine Frau mit einem Kinderwagen
äh und sie ist mit einem Mann gelaufen
der hatte einen Ball
hat den halt die ganze Zeit so gedribbelt
und die wollten halt die Straße überqueren
äh aber gegenüber stand eine Frau
und hat ihre äh Einkäufe halt in die Tüten gepackt
und sie hat einen Hund an der Leine
und dann sind äh zwei Autos um die Ecke gefahren
und am Anfang war alles okay
und auf einmal von dem Mann der Ball so weggerollt
und der Hund hat sich halt erschrocken
und ist auf die Straße gerannt
und aus Reflex hat äh dann der erste Autofahrer sein Auto angehalten
der zweite hat es nicht geschafft mehr zu bremsen
und ist voll in das Auto reingefahren
aber es ist nix Schlimmes passiert
also der Frau sind so Äpfel und so aus der Tüte gefallen
aber der Mann mit dem Ball hat ihr das halt alles aufgehoben und geholfen
dann ist er nach hinten gegangen um zu gucken was mit dem Auto passiert ist
aber niemand war verletzt
also alle waren ganz normal
und dann hat der Mann die Polizei angerufen
und ja

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# mbartgec_th1 #
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Ich hab gerade gesehen , wie ein Unfall passiert ist .
Und zwar stand ich äh auf auf der Straße .
Und mir kam eine Frau mit einem Kinderwagen .
Und sie ist mit einem Mann gelaufen .
Der hatte einen Ball
hat den halt die ganze Zeit so gedribbelt
Und die wollten halt die Straße überqueren .
Aber gegenüber stand eine Frau
und hat ihre äh Einkäufe halt in die Tüten gepackt
Und sie hat einen Hund an der Leine .
Und dann sind äh zwei Autos um die Ecke gefahren .
Und am Anfang war alles okay
Und auf einmal von dem Mann der Ball so weggerollt
Und der Hund hat sich halt erschrocken .
und ist auf die Straße gerannt .
Und aus Reflex hat äh dann der erste Autofahrer sein Auto angehalten
Der zweite hat es nicht geschafft mehr zu bremsen
und ist voll in das Auto reingefahren .
aber es ist nichts Schlimmes passiert .
Also ist die Frau so Äpfel und so aus der Tüte gefallen .
Aber der Mann mit dem Ball hat ihr das halt alles aufgehoben und geholfen
Dann ist er nach hinten gegangen um zu gucken , was mit dem Auto passiert ist .
aber niemand war verletzt
Also alle waren ganz normal .
Und dann hat der Mann die Polizei angerufen
Und ja

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# mixtral_th1 #
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Äh , ich habe gerade gesehen , wie ein Unfall passiert ist .
Und zwar stand ich
auf der Straße und mir kam eine Frau mit einem Kinderwagen entgegen .
Sie war mit
einem Mann unterwegs , der einen Ball drehte .
Die beiden wollten die Straße
überqueren .
Aber gegenüber stand eine Frau , die ihre Einkäufe in Tüten packte und
einen Hund an der Leine hatte .
Dann fuhren zwei Autos um die Ecke .
Am Anfang war
alles okay , aber plötzlich rollte der Ball des Mannes weg , und der Hund erschreckte sich
und rannte auf die Straße .
Der erste Autofahrer hielt reflexartig sein Auto an , der
zweite schaffte es nicht mehr rechtzeitig zu bremsen und fuhr voll in das Auto .
Aber
es ist nichts Schlimmes passiert .
Also sind der Frau ein paar Äpfel und so aus der
Tüte gefallen , aber der Mann mit dem Ball hat ihr geholfen und alles aufgehoben .
Dann
ging er nach hinten , um zu schauen , was mit dem Auto passiert ist .
Aber niemand war
verletzt , also waren alle ganz normal .
Und dann rief der Mann die Polizei an .

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# transgec_th1 #
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äh ich hab gerade gesehen , wie ein Unfall passiert ist .
Und zwar stand ich äh auf der Straße .
und zu mir kam eine Frau mit einem Kinderwagen .
äh und sie ist mit einem Mann gelaufen .
Der hatte einen Ball .
hat den halt die ganze Zeit so gedribbelt .
und die wollten halt die Straße überqueren .
äh aber gegenüber stand eine Frau .
und hat ihre äh Einkäufe halt in die Tüten gepackt .
und sie hat einen Hund an der Leine .
und dann sind äh zwei Autos um die Ecke gefahren .
und am Anfang war alles okay .
und auf einmal wurde von dem Mann der Ball so weggerollt .
Und der Hund hat sich halt erschrocken .
und ist auf die Straße gerannt .
und aus Reflex hat äh dann der erste Autofahrer sein Auto angehalten .
Der zweite hat es nicht mehr geschafft zu bremsen .
und ist voll in das Auto reingefahren .
aber es ist nichts Schlimmes passiert .
also der Frau sind so Äpfel und so aus der Tüte gefallen .
aber der Mann mit dem Ball hat ihr halt alles aufgehoben und geholfen .
Dann ist er nach hinten gegangen , um zu gucken , was mit dem Auto passiert ist .
aber niemand war verletzt .
also alle waren ganz normal .
Und dann hat der Mann die Polizei angerufen .
Und ja ,

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI65FR_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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:           DEbi65FR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi65FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi65FR_isD
# Created:               2019-01-18
# Tokens:                211
# Clauses:               26
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#