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# ctok #
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hi
ich muss dir was erzählen
und zwar hab ich gerade einen Unfall miterlebt
wobei eine Familie äh also so eine Mutter mit ihrem Kind und ich glaube das war auch der Sohn von ihr mit so einem Ball gespielt hat
und der Ball ist dann in dem Moment einfach auf die Straße geflogen
und währendessen war auf der anderen Seite so Eine die auch gerade ihren Einkauf eingepackt hat und die hatte einen Hund
äh und der Ball ist halt so auf die Straße geflogen und in dem Moment ist der Hund halt los
und dadurch dass es eine Straße war ist halt es waren halt zwei Autos auch in dem Moment auf der Straße und sind halt angefahren gekommen
das erste Auto war blau und wollte hat halt sofort gebremst eine Notbremsung gemacht dann
und das zweite Auto war halt anscheinend sehr perplex denke ich mal und hat ist dann weil es sehr schnell ging ist es dann auf das blaue Auto aufgefahren
und der Junge hat dann sofort geholfen und alles
das war sehr interessant

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# mbartgec_th1 #
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Hi
Ich muss dir etwas erzählen :
Und zwar habe ich gerade einen Unfall miterlebt
wobei eine Familie äh also so eine Mutter mit ihrem Kind ist und ich glaube , dass auch der Sohn von ihr mit so einem Ball gespielt hat .
Und der Ball ist dann in dem Moment einfach auf die Straße geflogen .
Und währendessen war auf der anderen Seite so eine Person , die auch gerade ihren Einkauf eingepackt hat , und die hatte einen Hund
Und der Ball ist halt so auf die Straße geflogen und in dem Moment ist der Hund halt los .
Und dadurch war es halt , es waren halt zwei Autos auch in dem Moment auf der Straße und sind halt angefahren gekommen .
Das erste Auto war blau und wollte halt sofort gebremst werden , eine Notbremsung gemacht . Dann
Das zweite Auto war halt anscheinend sehr perplex , denke ich mal , und dann ist es dann , weil es sehr schnell ging , auf das blaue Auto aufgefahren .
Und der Junge hat dann sofort geholfen und alles
Das war sehr interessant .

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
muss ich dir etwas erzählen und zwar habe ich gerade einen Unfall miterlebt .
Eine Familie , also eine Mutter mit ihrem Kind – ich glaube , das war auch der Sohn von ihr – hat mit einem Ball gespielt .
Der Ball ist in dem Moment einfach auf die Straße geflogen .
Währenddessen war auf der anderen Seite jemand , der / die auch gerade seinen/ihren Einkauf eingepackt hatte und einen Hund dabei hatte .
Der Ball ist halt so auf die Straße geflogen , und in dem Moment ist der Hund losgelaufen .
Da es eine Straße war , waren zwei Autos in dem Moment ebenfalls unterwegs und sind zusammengeprallt .
Das erste Auto war blau und hat sofort eine Notbremsung gemacht .
Das zweite Auto war offensichtlich sehr verwirrt und ist dann auf das blaue Auto aufgefahren , da es sehr schnell ging .
Der Junge hat sofort geholfen .
Das war sehr interessant .

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# transgec_th1 #
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Hi
Ich muss dir was erzählen .
Und zwar hab ich gerade einen Unfall miterlebt .
wobei eine Familie , äh also so eine Mutter mit ihrem Kind und ich glaube , das war auch der Sohn von ihr , mit so einem Ball gespielt hat .
und der Ball ist dann in dem Moment einfach auf die Straße geflogen .
und währenddessen war auf der anderen Seite so eine , die auch gerade ihren Einkauf eingepackt hat und die hatte einen Hund .
äh und der Ball ist halt so auf die Straße geflogen und in dem Moment ist der Hund halt los .
und dadurch , dass es eine Straße war , ist es halt , es waren halt zwei Autos auch in dem Moment auf der Straße und sind halt angefahren gekommen .
Das erste Auto war blau und wollte halt sofort gebremst und eine Notbremsung gemacht . Dann
und das zweite Auto war halt anscheinend sehr perplex , denke ich mal , und dann ist es , weil es sehr schnell ging , dann auf das blaue Auto aufgefahren .
und der Junge hat dann sofort geholfen und alles
Das war sehr interessant .

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#                              METADATA: DEBI86FT_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:           DEbi86FT
# Language Count:        6
# 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:          10
#
#   ▸ 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: 96 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. Chinese [zho] — notAvailable
#        Group: Chinese
#        Word Order: SVO
#
#     6. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi86FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi86FT_isD
# Created:               2019-05-10
# Tokens:                178
# Clauses:               12
#
# ================================================================================
#                                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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