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# ctok #
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äh ich habe mir gerade einen Film angeguckt
äh die Frau hatte einen Hund
und äh irgendwie hat der Hund angefangen zu bellen
ja und dann äh war es genau auf der Straße halt ne
die Auto sind gefuhren
und äh weil der Hund auf die Straße gesprungen ist äh wurden die die Autos sind zusammengeprallt
und die Frau war so bescheuert sage ich mal dass sie echt nicht hingerannt und gesagt hat oh verzeih mir
äh guck mal ihr habt irgendwie ein Unfall gebaut zu sagen hat sie einfach angefangen äh angefangen die Tüte
die sie hatte auch eine Tüte in der Hand
und die Äpfel sind
und sie hat angefangen einfach den Hund zu streicheln
und dann äh Äpfel zu äh also die Tüte wieder zurückzupacken
äh irgendwie hätten wir bestimmt anders reagiert
nicht wie sie

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# mbartgec_th1 #
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äh ich habe mir gerade einen Film angeguckt
ähne Frau hatte einen Hund .
Und äh irgendwie hat der Hund angefangen zu bellen
Und dann war es genau auf der Straße , nicht ne
Das Auto ist gefahren
Und weil der Hund auf die Straße gesprungen ist , wurden die Autos zusammengeprallt .
Und die Frau war so bescheuert , sage ich mal , dass sie echt nicht hingerannt und gesagt hat : Oh verzeih mir
Schaut mal , ihr habt irgendwie einen Unfall gebaut .
Oder hat sie einfach angefangen äh angefangen die Tüte zu verkaufen ?
Sie hatte auch eine Tüte in der Hand
und die Äpfel sind
Und sie hat angefangen einfach den Hund zu streicheln
Und dann Äpfel zu äh , also die Tüte wieder zurückzupacken
Vielleicht hätten wir bestimmt anders reagiert .
nicht wie sie

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# mixtral_th1 #
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Ah , ich habe mir gerade einen Film angesehen .
Die Frau hatte einen Hund , und äh irgendwie hat der Hund angefangen zu bellen .
Ja , und dann – äh – war es genau auf der Straße , halt ne ,
die Autos sind gefahren .
Und äh weil der Hund auf die Straße gesprungen ist , äh wurden die Autos zusammen geprallt .
Und die Frau war so … sage ich mal dumm , dass sie echt nicht hingelaufen und " Oh verzeih mir " gesagt hat .
Äh , guck mal , ihr habt irgendwie einen Unfall gebaut " , sagte sie einfach anfangen äh anfangen , die Tüte ,
die sie auch in der Hand hatte , zu öffnen . Und die Äpfel sind … und sie hat angefangen , einfach den Hund zu streicheln
Und dann – äh – Äpfel , also die Tüte wieder zurückzupacken .
Äh , irgendwie hätten wir bestimmt anders reagiert , nicht wie sie .

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# transgec_th1 #
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äh ich habe mir gerade einen Film angeguckt .
äh , die Frau hatte einen Hund
und äh irgendwie hat der Hund angefangen zu bellen .
ja und dann äh war es genau auf der Straße halt ne
Das Auto ist gefahren .
und äh , weil der Hund auf die Straße gesprungen ist , äh wurden die Autos zusammengeprallt .
Und die Frau war so bescheuert , sage ich mal , dass sie echt nicht hingerannt und gesagt hat : Oh verzeih mir .
äh guck mal , ihr habt irgendwie einen Unfall gebaut , zu sagen , sie hat einfach angefangen , äh angefangen die Tüte
Die hatte auch eine Tüte in der Hand .
und die Äpfel sind
und sie hat angefangen einfach den Hund zu streicheln .
und dann äh Äpfel zu , also die Tüte wieder zurückzupacken .
Äh , irgendwie hätten wir bestimmt anders reagiert .
nicht wie sie

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI32FT_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:           DEbi32FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     32
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 6; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 6; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi32FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi32FT_isD
# Created:               2019-05-29
# Tokens:                138
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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