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# ctok #
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äh ey Dicker
wenn du wüsstest was gerade passiert ist
einfach so eine Frau sie packt ihre Sachen ein
dann ein Mann und eine Frau äh die haben ein Kinderwagen
dieser Mann er spielt mit äh Ball
und fällt einfach auf Straße
äh äh äh hinten kamen gerade zwei Autos
und die Frau die gerade Sachen packt einfach ihr Hund geht auf Straße
rennt hinterm Ball her
und die Sachen von der Frau fallen auf die Straße
äh die zwei Autos äh die sind gerade angekommen
die mussten gerade bremsen
der Vordere er hat normal gebremst
der Andere fährt einfach in ihn herein
ja der Mann hilft dann der Frau die Sachen wieder einzupacken
und ja er ging dann zu den beiden Männern die Unfall gemacht haben
dann die haben Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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Äy Dicker
Wenn du wüsstest was gerade passiert ist ,
einfach eine Frau , sie packt ihre Sachen ein
Dann ein Mann und eine Frau äh die haben einen Kinderwagen
Dieser Mann spielt mit dem äh Ball
und fällt einfach auf die Straße .
Ah äh äh hinten kamen gerade zwei Autos .
und die Frau , die gerade Sachen packt , einfach ihren Hund geht auf die Straße
Rennt hinter dem Ball her
und die Sachen von der Frau fallen auf die Straße .
Die zwei Autos ähnlichen die , die sind gerade angekommen .
Die mussten gerade bremsen
Der Vordere hat normal gebremst
Der Andere fährt einfach in ihn hinein
Ja , der Mann hilft dann der Frau die Sachen wieder einzupacken
Und ja , er ging dann zu den beiden Männern , die Unfall gemacht haben .
Dann haben die Polizei gerufen

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# mixtral_th1 #
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Äh , alter ,
wenn du wüsstest , was hier gerade passiert ist :
Einfach so eine Frau , sie packt ihre Sachen ein .
Dann ein Mann und eine Frau , äh , die haben einen Kinderwagen .
Dieser Mann , er spielt mit einem Ball
und fällt einfach auf die Straße .
Äh , ächz , hinten kommen gerade zwei Autos .
Und die Frau , die grade Sachen packt , ihr Hund geht einfach auf die Straße ,
rennt hinter dem Ball her .
Und die Sachen der Frau fallen auf die Straße .
Äh , die beiden Autos , äh , die sind gerade angekommen ,
sie mussten gerade bremsen .
Der Vordere hat normal gebremst ,
der Andere fährt einfach in ihn hinein .
Ja , der Mann hilft dann der Frau , ihre Sachen wieder einzupacken .
Und ja , er ging dann zu den beiden Männern , die den Unfall verursacht haben .
Dann riefen sie die Polizei .

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# transgec_th1 #
################
äh ey Dicker
wenn du wüsstest , was gerade passiert ist
einfach so eine Frau , sie packt ihre Sachen ein
Dann ein Mann und eine Frau , äh , die haben einen Kinderwagen .
Dieser Mann spielt mit äh Ball .
und fällt einfach auf die Straße .
äh äh äh hinten kamen gerade zwei Autos
und die Frau , die gerade Sachen packt , geht einfach auf die Straße .
rennt hinterm Ball her
und die Sachen von der Frau fallen auf die Straße .
äh die zwei Autos , äh die sind gerade angekommen .
Die mussten gerade bremsen .
Der Vordere hat normal gebremst .
Der Andere fährt einfach in ihn herein .
Ja , der Mann hilft dann der Frau , die Sachen wieder einzupacken .
Und ja , er ging dann zu den beiden Männern , die einen Unfall gemacht haben .
Dann haben wir die Polizei gerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI59MT_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:           DEbi59MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 132 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Arabic [ara] — L2
#        Group: Semitic
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi59MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi59MT_isD
# Created:               2018-11-12
# Tokens:                132
# Clauses:               17
#
# ================================================================================
#                                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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