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# ctok #
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äh hi Baby
ich habe vor gerade ein Pärchen zugeschaut äh das beinahe ein Unfall kreiert hätte
und zwar liefen die auf der rechten Straßenseite entlang mit einem Kinderwagen
und der Mann hatte ein Ball in der Hand
und das glitt ihm natürlich aus der Hand
und da auf der anderen Seite war aber gleichzeitig eine Frau die ihre Einkäufe ja in den äh Auto gepackt hatte
aber sie hatte noch einen Hund
und dieser Hund als natürlich der Ball dem Mann entglitten ist raste es auf der Straße
und bellte natürlich ganz wild los
und dann passierte ein Unfall
weil von unten kamen gleichzeitig zwei Wagen
und der Eine wollte natürlich den Hund nicht überfahren
also bremste er stark
und ja so wurde der Hintere dann quasi getroffen
denn haben sie natürlich die Polizei gerufen
und ja das war es

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# mbartgec_th1 #
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Hi Baby
Ich habe vor gerade einem Pärchen zugeschaut , das beinahe einen Unfall kreiert hätte
Und zwar laufen die auf der rechten Straßenseite entlang mit einem Kinderwagen ,
Und der Mann hatte einen Ball in der Hand .
Und das glitt ihm natürlich aus der Hand .
Und da auf der anderen Seite war aber gleichzeitig eine Frau , die ihre Einkäufe ja in das Auto gepackt hatte .
Aber sie hatte noch einen Hund
Und dieser Hund , wie natürlich der Ball dem Mann entglitten ist , raste es auf der Straße
und bellte natürlich ganz wild los
Und dann passierte ein Unfall
weil von unten kamen gleichzeitig zwei Wagen
Und der Eine wollte natürlich den Hund nicht überfahren ,
Also bremste er stark
Und ja so wurde der Hintere dann quasi getroffen .
Dann haben sie natürlich die Polizei gerufen .
Und ja das war es

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# mixtral_th1 #
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Äh hi Baby ,
ich habe vorhin ein Paar beobachtet , das beinahe einen Unfall verursacht hätte .
Sie liefen auf der rechten Straßenseite mit einem Kinderwagen und der Mann hatte einen Ball in der Hand .
Und natürlich glitt dieser ihm aus der Hand .
Auf der anderen Seite war aber gleichzeitig eine Frau , die ihre Einkäufe in ihr Auto gepackt hatte ,
aber sie hatte auch noch einen Hund .
Und als der Ball dem Mann entglitten ist , raste dieser natürlich auf der Straße und bellte ganz wild .
Und dann passierte ein Unfall , weil gleichzeitig von unten zwei Autos kamen .
Eines wollte den Hund natürlich nicht überfahren und bremste stark ab .
Ja , und so wurde das hintere Auto dann quasi getroffen .
Daraufhin haben sie natürlich die Polizei gerufen .
Und ja , das war es .

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# transgec_th1 #
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äh hi Baby
Ich habe gerade einem Pärchen zugeschaut , das beinahe einen Unfall kreiert hätte .
und zwar liefen die auf der rechten Straßenseite entlang mit einem Kinderwagen .
und der Mann hatte einen Ball in der Hand .
Und das glitt ihm natürlich aus der Hand .
und da auf der anderen Seite war aber gleichzeitig eine Frau , die ihre Einkäufe ja in das äh Auto gepackt hatte .
aber sie hatte noch einen Hund
und dieser Hund , als natürlich der Ball dem Mann entglitten ist , raste auf der Straße .
und bellte natürlich ganz wild los .
und dann passierte ein Unfall .
weil von unten gleichzeitig zwei Wagen kamen
Und der Eine wollte natürlich den Hund nicht überfahren .
also bremste er stark .
Und ja , so wurde der Hintere dann quasi getroffen .
denn sie haben natürlich die Polizei gerufen .
Und ja , das war es .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI17FG_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:           DEbi17FG
# Language Count:        8
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     31
# Gender:                female
# Country:               GRC
# Birthplace:            GRC
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 4; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     7. Korean [kor] — L2
#        Group: Korean
#        Word Order: SOV
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi17FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi17FG_isD
# Created:               2019-03-07
# Tokens:                141
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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