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# ctok #
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also ich bin vorhin auf so einem Parkplatz gelaufen ne
und dann äh sind praktisch gegenüber von mir zwei Autos so hintereinander die sind auch aufn Parkplatz gefahren
und links von denen also von der Straße äh stand ein Auto da
da war so eine Frau die hat ganz normal so ihre ihre Einkäufe in den Kofferraum gepackt
und äh genau gegenüber von der Frau kam so ein Pärchen mit Kinderwagen
und der Typ er hatte so ein Ball
äh hat irgendwie so mit dem geprellt und weiß nicht was
und dann ist der dem ist ihm der Ball so los und ist auf die Straße gerollt
und diese erste Auto hat richtig scharf gebremst
und das zweite ist ihm hinten draufgefahren
also ist nichts Schlimmes passiert
aber ich glaub die rufen jetzt die Polizei

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# mbartgec_th1 #
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Also bin ich vorhin auf so einen Parkplatz gelaufen , ne
Und dann sind praktisch gegenüber von mir zwei Autos so hintereinander , die sind auch auf den Parkplatz gefahren .
Und links von denen also von der Straße stand ein Auto da
Da war so eine Frau , die ganz normal ihre Einkäufe in den Kofferraum gepackt hat
Und genau gegenüber von der Frau kam so ein Pärchen mit Kinderwagen .
Und der Typ hatte so einen Ball
äh hat irgendwie so mit dem gespielt und weiß nicht was
Und dann ist er dem Ball so los und ist auf die Straße gerollt .
Und dieses erste Auto hat richtig scharf gebremst
Und das zweite ist ihm hinten draufgefahren .
also ist nichts Schlimmes passiert .
Aber ich glaub , dierufen jetzt die Polizei

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# mixtral_th1 #
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Auch ich bin vorhin auf einem Parkplatz gelaufen und dann sind , praktisch gegenüber von mir , zwei Autos hintereinander gefahren , die auch auf den Parkplatz fuhren .
Links von diesen , also von der Straße , stand ein Auto , da war eine Frau , die hat ganz normal ihre Einkäufe in den Kofferraum gepackt .
Genau gegenüber dieser Frau kam ein Pärchen mit Kinderwagen , und der Mann hatte einen Ball , der irgendwie so mit dem geprellt hat - und weiß nicht was .
Und dann ist ihm der Ball plötzlich los und auf die Straße gerollt .
Das erste Auto hat wirklich scharf gebremst , und das zweite ist ihm hinten draufgefahren .
Zum Glück ist nichts Schlimmes passiert , aber ich glaube , sie rufen jetzt die Polizei .

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# transgec_th1 #
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also ich bin vorhin auf so einem Parkplatz gelaufen .
und dann sind praktisch gegenüber von mir zwei Autos so hintereinander gefahren , die sind auch auf den Parkplatz gefahren .
und links von denen also von der Straße äh stand ein Auto da .
da war so eine Frau , die hat ganz normal so ihre Einkäufe in den Kofferraum gepackt .
und äh genau gegenüber von der Frau kam so ein Pärchen mit Kinderwagen .
und der Typ hatte so einen Ball .
äh hat irgendwie so mit dem geprellt und weiß nicht was .
und dann ist der , dem ist der Ball so los und ist auf die Straße gerollt .
und dieses erste Auto hat richtig scharf gebremst .
und das zweite ist ihm hinten draufgefahren .
also ist nichts Schlimmes passiert .
aber ich glaube , die rufen jetzt die Polizei .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI06FT_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:           DEbi06FT
# Language Count:        7
# 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: 0; 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. Ukrainian [ukr] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     5. Polish [pol] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     6. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     7. Arabic [ara] — L2
#        Group: Semitic
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi06FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi06FT_isD
# Created:               2018-11-21
# Tokens:                135
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
#   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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