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# ctok #
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shu was geht Dings
äh vorhin ich bin gelaufen also ich wollte äh über die Straße laufen
danach äh hinter mir kam so Kinderwagen also eine Frau mit einem Kinderwagen und so einem Mann keine Ahnung
und äh während die über die Straße laufen wollten war genau gegenüber so eine Frau die hatte gerade so ihren Einkauf und sowas äh also in den kofferraum gelegt
und äh sie hatte den Hund halt in der Hand und legt gerade ihren Einkauf in den Wagen
genau da äh hat dieser Junge der mit der Frau lief irgendwie den Ball irgendwie fallen gelassen oder so und der Hund hat sich erschrocken
genau in diesem Zeitpunkt kommen äh kommt so ein weißes nein blaues Auto als erstes
und genau hinter diesem blauen Auto ist ein weißes Auto
und äh wegen dem Hund hat dann das blaue Auto eine Notbremse gemacht
und das weiße Auto ist dann gegen das blaue Auto so geknallt
danach äh die haben erstmal so äh wir haben da erstmal so geguckt ob alles okay und so ob irgendjemandem was passiert ist
aber alles gut
und danach haben wir halt die Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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Wie geht 's ?
Ah , vorhin bin ich gelaufen ; also ich wollte äh über die Straße laufen .
Danach kam hinter mir ein Kinderwagen also eine Frau mit einem Kinderwagen und einem Mann mit keinem Ahnung .
Und äh während die über die Straße laufen wollten war genau gegenüber so eine Frau , die gerade ihren Einkauf und so etwas hatte äh also in den Kofferraum gelegt
Und äh , sie hatte den Hund halt in der Hand und legt gerade ihren Einkauf in den Wagen .
Genau da hat dieser Junge , der mit der Frau lief , irgendwie den Ball irgendwie fallen gelassen oder so und der Hund hat sich erschrocken
genau zu diesem Zeitpunkt kommen äh kommt so ein weißes nein blaues Auto als erstes
Und genau hinter diesem blauen Auto ist ein weißes Auto .
Und äh wegen dem Hund hat dann das blaue Auto eine Notbremse gemacht
und das weiße Auto ist dann gegen das blaue Auto so geknallt
Danach haben die erstmal so geguckt , ob alles okay ist und so ob irgendjemandem etwas passiert ist .
aber alles gut
Und danach haben wir halt die Polizei gerufen .

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# mixtral_th1 #
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Schau , was geht , Dings .
Äh vorhin bin ich gelaufen , also ich wollte über die Straße laufen .
Danach äh hinter mir kam ein Kinderwagen , also eine Frau mit einem Kinderwagen und so ein Mann , keine Ahnung .
Und äh während sie über die Straße laufen wollten , war genau gegenüber eine Frau , die hatte gerade ihren Einkauf und so ins Kofferraum gelegt .
Und äh sie hielt den Hund an der Leine und legte gerade ihren Einkauf in den Wagen .
Genau in dem Moment äh hat dieser Junge , der mit der Frau lief , irgendwie den Ball fallen gelassen oder so und der Hund hat sich erschrocken .
Genau in diesem Augenblick kommt äh kommt zunächst ein blaues Auto , dann ein weißes Auto dahinter .
Und äh aufgrund des Hundes bremst das blaue Auto plötzlich ab .
Das weiße Auto kracht daraufhin ins Heck des blauen Autos .
Danach äh haben wir erstmal so äh gecheckt , ob alles in Ordnung ist und ob jemandem etwas zugestoßen ist .
Aber alles gut .
Und danach haben wir die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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Was geht Dings ?
äh vorhin bin ich gelaufen , also wollte ich äh über die Straße laufen .
Danach kam äh hinter mir so ein Kinderwagen , also eine Frau mit einem Kinderwagen und so ein Mann , keine Ahnung .
und äh , während die über die Straße laufen wollten , war genau gegenüber so eine Frau , die hatte gerade so ihren Einkauf und so etwas äh also in den Kofferraum gelegt .
und äh , sie hatte den Hund halt in der Hand und legte gerade ihren Einkauf in den Wagen .
genau da äh hat dieser Junge , der mit der Frau lief , irgendwie den Ball irgendwie fallen gelassen oder so und der Hund hat sich erschrocken .
genau zu diesem Zeitpunkt kommen äh kommt so ein weißes nein blaues Auto als erstes
Und genau hinter diesem blauen Auto ist ein weißes Auto .
und äh wegen des Hundes hat dann das blaue Auto eine Notbremse gemacht .
und das weiße Auto ist dann gegen das blaue Auto so geknallt .
Danach haben äh die erstmal so äh wir haben da erstmal so geguckt , ob alles okay ist und so , ob irgendjemandem was passiert ist .
aber alles gut
und danach haben wir halt die Polizei gerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI71FT_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:           DEbi71FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi71FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi71FT_isD
# Created:               2018-11-30
# Tokens:                192
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
#   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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