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# ctok #
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Moin
ich wurde heute äh Zeugin von einem Unfall
ich bin äh auf dem Weg zur Uni gewesen
da war ein Mann und eine Frau
und der Mann hat mit einem Ball gespielt
und als er über die Straße wollte ist der Ball halt über äh auf die Straße gefallen
und gegenüber war so ein Hund und eine Frau
und der Hund ist dann auch auf die Straße gelaufen
und dann im gleichen Moment hat dann ein blaues Auto versucht zu bremsen
und hinter ihm war auch noch ein Auto
das ist dann halt äh in das andere Auto gecrasht
und ja und dann war da halt ein Unfall
und die haben dann die Polizei angerufen
und ja jetzt bin ich halt Zeugin
und ja ich habe keine Lust darauf

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# mbartgec_th1 #
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Moin
Ich wurde heute äh Zeugin von einem Unfall :
Ich bin auf dem Weg zur Uni gewesen .
Da war ein Mann und eine Frau .
Und der Mann hat mit einem Ball gespielt .
Und als er über die Straße wollte , ist der Ball halt über die Straße gefallen .
Und gegenüber war so ein Hund und eine Frau .
Und der Hund ist dann auch auf die Straße gelaufen .
Und dann im gleichen Moment hat dann ein blaues Auto versucht zu bremsen
Und hinter ihm war auch noch ein Auto .
Das Auto ist dann halt in das andere Auto gekrasht ,
Und dann war da halt ein Unfall .
Und die haben dann die Polizei angerufen
Und ja jetzt bin ich halt Zeugin .
Und ja ich habe keine Lust darauf .

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# mixtral_th1 #
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Guten Tag ,
ich wurde heute Zeugin eines Unfalls .
Ich war auf dem Weg zur Universität .
Dort war ein Mann und eine Frau .
Und der Mann spielte mit einem Ball .
Als er über die Straße gehen wollte , ist der Ball auf die Straße gefallen .
Und gegenüber war ein Hund und eine Frau .
Und der Hund lief ebenfalls auf die Straße .
In diesem Moment versuchte ein blaues Auto zu bremsen .
Hinter ihm war noch ein weiteres Auto , das daraufhin in das andere Auto krachte .
Ja , und dann geschah ein Unfall .
Und sie riefen die Polizei .
Jetzt bin ich also eine Zeugin .
Und ja , ich habe keine Lust auf diese Situation .

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# transgec_th1 #
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Moin
Ich wurde heute äh Zeugin von einem Unfall .
Ich bin äh auf dem Weg zur Uni gewesen .
Da waren ein Mann und eine Frau .
und der Mann hat mit einem Ball gespielt .
Und als er über die Straße wollte , ist der Ball halt über äh auf die Straße gefallen .
und gegenüber war so ein Hund und eine Frau .
und der Hund ist dann auch auf die Straße gelaufen .
und dann im gleichen Moment hat dann ein blaues Auto versucht zu bremsen .
und hinter ihm war auch noch ein Auto .
Das ist dann halt äh in das andere Auto gecrasht .
und ja und dann war da halt ein Unfall .
und die haben dann die Polizei angerufen .
Und ja , jetzt bin ich halt Zeugin .
Und ja , ich habe keine Lust darauf .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI38FT_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                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:           DEbi38FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     27
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Spanish (Castilian) [spa] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
#     2. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 216 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi38FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi38FT_isD
# Created:               2019-07-10
# Tokens:                130
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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