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# ctok #
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Hi Veronika ,
ich war gerade auf einem Parkplatz und habe gesehen , wie ein Autounfall passiert ist
😳  
 Ein  Fra  wa  mi  eine  Kinderwage  unterweg  un  nebe  ih  ha  ei  Jung  mi  eine  Bal  gespiel  
 I  de  Zei  wa  ein  ander  Fra  mi  eine  Hun  au  de  Parkplat  un  ha  ihr  Einkaufssache  au  de  Aut  gehol  
 Al  de  Jung  de  Bal  getrete  ha    is  de  Hun  plötzlic  au  di  Straß  gerann    u  de  Bal  hinterhe  z  jage  
 Da  vorder  Aut    da  au  de  Straß  gefahre  is    ha  gebrems  un  da  Hinter  is  i  diese  Vorder  reingefahre  
 De  Jung  ha  de  Fra  mi  de  Hun  geholfe  di  gefallene  Sache  z  packe  un  de  Autofahre  ha  di  Polize  angerufe  

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# mbartgec_th1 #
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Hi Veronika ,
Ich war gerade auf einem Parkplatz und habe gesehen , wie ein Autounfall passiert ist .
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 Ein  Fra  wa  mi  eine  Kinderwage  unterweg  un  nebe  ih  ha  ei  Jung  mi  eine  Bal  gespiel  
 I  de  Zei  wa  ein  ander  Fra  mi  eine  Hun  au  de  Parkplat  un  ha  ihr  Einkaufssache  au  de  Aut  gehol  
 Al  de  Jung  de  Bal  getrete  ha    is  de  Hun  plötzlic  au  di  Straß  gerann    u  de  Bal  hinterhe  z  jage  
 Da  vorder  Aut    da  au  de  Straß  gefahre  is    ha  gebrems  un  da  Hinter  is  i  diese  Vorder  reingefahre  
 De  Jung  ha  de  Fra  mi  de  Hun  geholfe    di  gefallene  Sache  z  packe  un  de  Autofahre  ha  di  Polize  angerufe  

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# mixtral_th1 #
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Hi Veronika ,
gerade war ich auf einem Parkplatz und habe gesehen , wie ein Autounfall passiert ist .
Eine Frau war mit einem Kinderwagen unterwegs , und neben ihr spielte ein Junge mit einem Ball .
In der Zeit war eine andere Frau mit einem Hund auf dem Parkplatz und holte ihre Einkaufssachen aus dem Auto .
Als der Junge den Ball getreten hat , ist der Hund plötzlich auf die Straße gerannt , um dem Ball hinterher zu jagen .
Das vorausfahrende Auto , das auf der Straße fuhr , hat gebremst , und das nachfolgende ist daraufhin ins vordere gefahren .
Der Junge half der Frau mit dem Hund , die gefallenen Sachen einzupacken , und der Autofahrer rief die Polizei an .

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# transgec_th1 #
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Hi Veronika ,
Ich war gerade auf einem Parkplatz und habe gesehen , wie ein Autounfall passiert ist .
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 Ein  Fra  wa  mi  eine  Kinderwage  unterweg  un  nebe  ih  ha  ei  Jung  mi  eine  Bal  gespiel  
 I  de  Zei  wa  ein  ander  Fra  mi  eine  Hun  au  de  Parkplat  un  ha  ihr  Einkaufssache  au  de  Aut  gehol  
 Al  de  Jung  de  Bal  getrete  ha    is  de  Hun  plötzlic  au  di  Straß  gerann    u  de  Bal  hinterhe  z  jage  
 Da  vorder  Aut    da  au  de  Straß  gefahre  is    ha  gebrems  un  da  Hinter  is  i  diese  Vorder  reingefahre  
 De  Jung  ha  de  Fra  mi  de  Hun  geholfe    di  gefallene  Sache  z  packe  un  de  Autofahre  ha  di  Polize  angerufe  

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#                              METADATA: DEBI62FR_IWD                             
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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_04
# Original ID:           task_04
#
#   Title:
#     informal-written: text message (via WhatsApp) to a friend.
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, now imagine that you text [him/her] about the whole story.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi62FR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     15
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. Hebrew [heb] — L2
#        Group: Semitic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi62FR_iwD.exb
# Original ID:           DEbi62FR_iwD
# Created:               2018-11-30
# Tokens:                128
# Clauses:               8
#
# ================================================================================
#                                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...
#
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#                                    ANNOTATORS                                   
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