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# ctok #
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hi Uschi
ich habe gerade eben
ich war unterwegs
ich habe einen Unfall bemerkt
beziehungsweise ich war fast dabei
und zwar ey mega krass
so ein Typ kam mit so einer Frau
hatte so einen Ball in der Hand
hatte dann irgendwann aus Versehen seinen Ball fallen lassen
auf der gegenüberliegenden Straße war dann äh eine Dame mit einem Hund
dann ist das Hund auf aufn Ball zugerannt
und genau in dem Moment mega mega krass kamen zwei Autos
und da weil der eine halt so anhalten musste äh ist der andere dann ihm irgendwie hinten bei dem reingefahren
mega krass ey
ama nasıl yaptı nasıl oldu bilmiyorum çünkü
eigentlich sollte er es sehen
der das das waren halt
das erste Auto vielleicht nicht
aber das andere
die waren gar nicht mal so schnell
aber keine Ahnung wie das passiert ist
voll krass

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# mbartgec_th1 #
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Hi Uschi
Ich habe gerade eben
Ich war unterwegs
Ich habe einen Unfall bemerkt
beziehungsweise ich war fast dabei
Und zwar mega krass
So ein Typ kam mit so einer Frau
hatte so einen Ball in der Hand .
hatte dann irgendwann aus Versehen seinen Ball fallen lassen
Auf der gegenüberliegenden Straße war dann äh eine Dame mit einem Hund .
Dann ist der Hund auf einem Ball zugerannt .
Und genau in dem Moment kamen zwei Autos ,
Und da musste der eine halt so anhalten , und der andere ist dann irgendwie hinten bei dem reingefahren .
mega krass Ey
Ama nasıl yaptı , nasıl oldu bilmiyorum çünkü
Eigentlich sollte er es sehen
Das waren halt .
Das erste Auto vielleicht nicht
aber das andere
Die waren gar nicht mal so schnell
aber keine Ahnung wie das passiert ist .
voll krass

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# mixtral_th1 #
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Hi Uschi ,
Ich habe gerade eben .
Ich war unterwegs .
Ich habe einen Unfall bemerkt .
Beziehungsweise war ich fast dabei .
Und zwar , mega krass .
Da kam ein Typ mit einer Frau .
Er hatte einen Ball in der Hand .
Dann ließ er seinen Ball aus versehen fallen .
Auf der gegenüberliegenden Straße war eine Dame mit einem Hund .
Dann rannte der Hund zum Ball .
Und genau in diesem Moment fuhren zwei Autos mit voller Wucht zusammen .
Denn als der eine bremsen musste , fuhr der andere aus unbekannten Gründen auf ihn auf .
Mega krass !
Ich weiß nicht , wie das passiert ist .
Eigentlich müsste er es doch gesehen haben .
Das waren …
Vielleicht sah das erste Auto es nicht .
Aber das zweite schon .
Sie fuhren auch nicht besonders schnell .
Aber ich weiß trotzdem nicht , wie es passieren konnte .
Total verrückt !

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# transgec_th1 #
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Hi Uschi
Ich habe gerade eben
Ich war unterwegs .
Ich habe einen Unfall bemerkt .
beziehungsweise ich war fast dabei .
und zwar ey mega krass .
So ein Typ kam mit so einer Frau
hatte so einen Ball in der Hand
hatte dann irgendwann aus Versehen seinen Ball fallen lassen .
Auf der gegenüberliegenden Straße war dann äh eine Dame mit einem Hund .
Dann ist der Hund auf den Ball zugerannt .
und genau in dem Moment kamen mega mega krass zwei Autos .
Und da , weil der eine halt so anhalten musste , ist der andere dann irgendwie hinten bei ihm reingefahren .
mega krass ey
ama nasıl yaptı , nasıl oldu , bilmiyorum çünkü
Eigentlich sollte er es sehen .
Das war halt .
Das erste Auto vielleicht nicht
aber das andere
Die waren gar nicht mal so schnell .
aber keine Ahnung , wie das passiert ist .
voll krass

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI01FT_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:           DEbi01FT
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     24
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 5; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     3. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     4. Italian [ita] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
#     5. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi01FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi01FT_isD
# Created:               2018-11-27
# Tokens:                143
# Clauses:               22
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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