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# ctok #
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Na du
äh ich stand gerade eben auf dem Parkplatz
und rechts von mir äh gab es so einen Gehweg und
und da sind zwei Personen draufgegangen
ein Mädchen und ein Junge
wahrscheinlich ein Pärchen und
und das Mädchen hat ein äh Kinderwagen geschoben
und der Junge äh der hatte ein Ball in der Hand
und dann wollten die irgendwie auf den Parkplatz gehen
äh plötzlich kamen halt zwei Autos
ein blaues und ein weißes
und äh genau dann gab es irgendwie einen Unfall
äh das Weiße ist in das Blaue hereingefahren von hinten
und dem jungen ist der Ball runtergefallen
dann war da noch eine Frau
äh die hatte die hatte ihr eigenes Auto
und wollte halt gerade ihre Einkäufe : ins Auto packen
äh irgendwie mehrere Äpfel runtergefallen
ach und sie hatte auch noch einen Hund
der hat dann plötzlich gebellt
genau und genau der Junge äh von diesen zwei Personen ist dann eben zu der Frau geeilt hat
hat ihr geholfen mit den Äpfeln
und die zwei Männer die den Unfall da gemacht haben die haben die Polizei gerufen
ja das war es

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# mbartgec_th1 #
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Na du
Ich stand gerade eben auf dem Parkplatz .
Und rechts von mir gab es so einen Gehweg und
Und da sind zwei Personen draufgegangen .
ein Mädchen und ein Junge
wahrscheinlich ein Pärchen und
Und das Mädchen hat einen äh Kinderwagen geschoben
Und der Junge , der hatte einen Ball in der Hand .
Und dann wollten die irgendwie auf den Parkplatz gehen
Aäh plötzlich kamen halt zwei Autos .
ein blaues und ein weißes
Und äh genau dann gab es irgendwie einen Unfall
äh das Weiße ist in das Blaue hineingefahren von hinten
Und dem jungen ist der Ball runtergefallen
Dann war da noch eine Frau .
Die hatte ähnlich ihr eigenes Auto
und wollte halt gerade ihre Einkäufe ins Auto packen .
Äußerhalb mehrere Äpfel runtergefallen
Ach und sie hatte auch noch einen Hund
Der hat dann plötzlich gebellt
Genau und genau der Junge von diesen zwei Personen ist dann eben bei der Frau gelandet .
Hat ihr geholfen mit den Äpfeln ?
Und die zwei Männer , die den Unfall da gemacht haben , die haben die Polizei gerufen
ja das war es

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# mixtral_th1 #
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Na , du
Äh ich stand eben auf dem Parkplatz
Und rechts von mir gab es einen Gehweg , und darauf gingen zwei Personen ,
ein Mädchen und ein Junge ,
wahrscheinlich ein Pärchen .
Und das Mädchen schob einen Kinderwagen
Und der Junge , äh , er hatte einen Ball in der Hand .
Und dann wollten sie auf den Parkplatz gehen ,
Äh plötzlich kamen zwei Autos ,
ein blaues und ein weißes .
Äh genau in dem Moment gab es einen Unfall ,
das Weiße fuhr von hinten ins Blaue .
Und dem Jungen fiel der Ball runter .
Da war auch noch eine Frau ,
die packte ihr Einkauf ins Auto .
Äh irgendwie fielen mehrere Äpfel raus .
Ach , und sie hatte auch noch einen Hund ,
der plötzlich anfing zu bellen .
Genau in dem Moment eilte der Junge zu der Frau ,
half ihr mit den Äpfeln .
Und die zwei Männer , die den Unfall verursacht hatten ,
riefen die Polizei .
Ja , das war alles .

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# transgec_th1 #
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Na du !
äh ich stand gerade eben auf dem Parkplatz .
und rechts von mir gab es äh so einen Gehweg und
und da sind zwei Personen draufgegangen .
ein Mädchen und ein Junge
Wahrscheinlich ein Pärchen und
und das Mädchen hat einen äh Kinderwagen geschoben .
und der Junge , äh , der hatte einen Ball in der Hand .
und dann wollten die irgendwie auf den Parkplatz gehen .
äh plötzlich kamen halt zwei Autos
ein blaues und ein weißes
und äh genau dann gab es irgendwie einen Unfall .
äh das Weiße ist in das Blaue hereingefahren von hinten .
und dem Jungen ist der Ball runtergefallen .
Dann war da noch eine Frau .
äh die hatte , die hatte ihr eigenes Auto .
und wollte halt gerade ihre Einkäufe ins Auto packen .
äh irgendwie mehrere Äpfel runtergefallen
Ach und sie hatte auch noch einen Hund
Der hat dann plötzlich gebellt .
genau und genau der Junge äh von diesen zwei Personen ist dann eben zu der Frau gegangen .
hat ihr geholfen mit den Äpfeln .
und die zwei Männer , die den Unfall da gemacht haben , haben die Polizei gerufen .
ja , das war es .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI23FG_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:           DEbi23FG
# Language Count:        2
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     21
# 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: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi23FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi23FG_isD
# Created:               2019-06-14
# Tokens:                186
# Clauses:               24
#
# ================================================================================
#                                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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#