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# ctok #
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hallo Seydi
ich habe gerade einen Unfall gesehen
da waren äh ist halt so passiert dass dort ein Mann war der hat mit dem Ball gespielt der ist halt mit seiner Frau da vorbeigelaufen an so einem Parkplatz
der hat mit dem Ball gespielt der ist dann an seinem Fuß abgeprallt
und gegenüber war eine Frau mit ihrem Hund
der Hund hat dann den Ball gesehen
und ist dann auf den zugerannt
und im selben Moment sind dort so zwei Autos gekommen die sehr dicht aneinander gefahren sind also hintereinander
und der Erste musste halt eine Notbremsung machen
und der Zweite ist dann auf ihn aufgefahren
das ist man kann einfach sagen so der Grund des ganzen Unfalls war der Mann war da
nicht aufgepasst wer was er mit seinem Ball da macht ja

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# mbartgec_th1 #
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Hallo Seydi
Ich habe gerade einen Unfall gesehen
Da waren , ist halt so passiert , dass dort ein Mann war , der mit dem Ball gespielt hat .
Der ist halt mit seiner Frau da vorbeigelaufen an so einem Parkplatz .
Der hat mit dem Ball gespielt , der ist dann an seinem Fuß abgeprallt .
Und gegenüber war eine Frau mit ihrem Hund
Der Hund hat dann den Ball gesehen
und ist dann auf den zugerannt
Und im selben Moment sind dort so zwei Autos gekommen , die sehr dicht aneinander gefahren sind also hintereinander
Und der Erste musste halt eine Notbremsung machen .
Und der Zweite ist dann auf ihn aufgefahren .
Das ist man kann einfach sagen , der Grund des ganzen Unfalls war der Mann , war da
nicht aufgepasst , wer was mit seinem Ball da macht .

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# mixtral_th1 #
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Hallo Seydi ,
Ich habe gerade einen Unfall beobachtet .
Da ereignete sich folgendes : Ein Mann spielte dort mit einem Ball , als plötzlich seine Frau an ihm vorbeiging - an einem Parkplatz .
Er spielte mit dem Ball und dieser prallte an seinen Fuß ab .
Gegenüber befand sich eine Frau mit ihrem Hund .
Der Hund sah den Ball und rannte auf diesen zu .
Und in diesem Moment kamen zwei Autos von hinten , die sehr dicht nebeneinander fuhren .
Der Erste musste eine Notbremsung einleiten und der Zweite fuhr auf ihn auf .
Man kann also sagen , dass dieser Unfall geschehen ist , weil der Mann nicht aufpasste , was er mit seinem Ball machte .
Mit freundlichen Grüßen .

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# transgec_th1 #
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Hallo Seydi
Ich habe gerade einen Unfall gesehen .
da waren , äh ist halt so passiert , dass dort ein Mann war , der mit dem Ball gespielt hat , der ist halt mit seiner Frau da vorbeigelaufen an so einem Parkplatz .
Der hat mit dem Ball gespielt , der ist dann an seinem Fuß abgeprallt .
und gegenüber war eine Frau mit ihrem Hund .
Der Hund hat dann den Ball gesehen .
und ist dann auf den zugerannt .
und im selben Moment sind dort so zwei Autos gekommen , die sehr dicht aneinander gefahren sind , also hintereinander .
Und der Erste musste halt eine Notbremsung machen .
und der Zweite ist dann auf ihn aufgefahren .
Das ist , man kann einfach sagen , der Grund des ganzen Unfalls war , der Mann war da .
nicht aufgepasst , wer mit seinem Ball da macht .

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#                              METADATA: DEBI74MT_ISD                             
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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#
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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:           DEbi74MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Kurdish [kur] — notAvailable
#        Group: Iranian
#        Word Order: SOV
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 1; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi74MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi74MT_isD
# Created:               2018-11-27
# Tokens:                134
# 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                                   
# ================================================================================
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#
#   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...
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# ================================================================================
#                                    ANNOTATORS                                   
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