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# ctok #
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ähm hi Anna ich war gerade auf den Weg zur Arbeit und
und habe mitbekommen wie der Ball von einem Mann auf die Straße gerollt ist und
und die Frau mit einem Hund den Hund aus dem Takt gebracht hat ist
ist voll auf die Straße gerannt ist
ist die Sachen runtergefallen und
und im gleichen Moment wollten zwei Autos vorbeifahren haben
haben sind zusammengeknallt hatten
hatten Autounfall der
der Mann mit dem Ball wollte halt mit die Frau mit bei den Sachen einräumen helfen hat
hat den Ruhe hat den Hund zur Ruhe gebracht und
und ist nochmal zu den Autos zum Unfall gegangen um zu helfen ob äh ob die Hilfe brauchen ich
ich melde mich äh später nochmal bis
bis später äh habe dich lieb tschüss

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# mbartgec_th1 #
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Aähm hi Anna ! Ich war gerade auf dem Weg zur Arbeit und
und habe mitbekommen , wie der Ball von einem Mann auf die Straße gerollt ist und
und die Frau mit einem Hund hat den Hund aus dem Takt gebracht .
ist voll auf die Straße gerannt .
sind die Sachen runtergefallen und
Und im gleichen Moment wollten zwei Autos vorbeifahren haben
haben wir zusammen geknallt hatten
Autounfall :
Der Mann mit dem Ball wollte halt mit der Frau bei den Sachen einräumen helfen .
Hat die Ruhe den Hund zur Ruhe gebracht und
und ist nochmal zu den Autos zum Unfall gegangen , um zu helfen , ob äh ob die Hilfe ich brauche .
Ich melde mich später nochmal bis
Bis später . Ich habe dich lieb , tschüss

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# mixtral_th1 #
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Hallo , Anna .
Ich war gerade auf dem Weg zur Arbeit und habe bemerkt , wie der Ball von einem Mann auf die Straße rollte .
Eine Frau mit Hund geriet aus dem Takt und rannte voll auf die Straße , wo ihre Sachen herunterfielen .
Im selben Moment wollten zwei Autos vorbeifahren und kollidierten .
Der Mann mit dem Ball wollte der Frau helfen , den Hund zu beruhigen und ging noch einmal zu den Unfallautos , um zu schauen , ob Hilfe benötigt wurde .
Ich melde mich später noch einmal bei dir .
Bis dann , habe dich lieb .
Tschüss .

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# transgec_th1 #
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ähm , hi Anna , ich war gerade auf dem Weg zur Arbeit und
und habe mitbekommen , wie der Ball von einem Mann auf die Straße gerollt ist und
und die Frau mit einem Hund den Hund aus dem Takt gebracht hat , ist
ist voll auf die Straße gerannt .
ist die Sache runtergefallen und
und im gleichen Moment wollten zwei Autos vorbeifahren haben .
haben zusammengeknallt .
hatten Autounfall .
Der Mann mit dem Ball wollte halt mit der Frau bei den Sachen einräumen helfen .
hat die Ruhe , hat den Hund zur Ruhe gebracht und
und ist nochmal zu den Autos zum Unfall gegangen , um zu helfen , ob äh ob ich die Hilfe brauche .
Ich melde mich äh später nochmal . Bis
Bis später äh habe dich lieb tschüss

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#                              METADATA: DEBI64FG_ISD                             
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
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# 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:           DEbi64FG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# 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. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi64FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi64FG_isD
# Created:               2019-05-10
# Tokens:                129
# Clauses:               13
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
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#
#   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...
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# ================================================================================
#                                    ANNOTATORS                                   
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