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# ctok #
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hallo Isil
äh Dings weißt du was gerade passiert ist
ich war so auf der Straße
und äh da war halt so ein Junge mitn Ball
hat halt damit so gespielt
und äh er kam so also er stand halt hinter so einen Lastwagen
und die Autos sein Ball ist halt vor die Autos äh so gerollt
und so ein blauer Auto hat halt äh gebremst
und da äh da war noch so ein Hund also eine Frau mit einem Hund
der Hund hat dann angefangen zu bellen und sowas weil er auch Angst hatte
und äh der ist dann halt so vors Auto gerannt
und die Frau äh hat halt versucht die Leine zu halten
und hat dabei ihren Einkauf so auf den Boden fallen lassen
und danach äh hat der hat der Junge schnell äh den Einkauf von der Frau äh hochgehoben
und äh später als die Autos äh abgebremst waren ist er dann wieder zur Frau gegangen
und hat ihr den Einkauf wiedergegeben
äh die Lage war eigentlich dann beruhigt
äh die zwei PKWs die halt den Unfall hatten äh haben dann gequatscht
der Eine hat äh die Polizei gerufen
und der Dritte der mit dem Ball äh war ist dann halt äh auch dazu gegangen
und die haben dann glaube ich sich abgesprochen was jetzt passiert
und ja und ich hatte Angst
also ich dachte irgendwie da war auch noch eine Frau mit dem Kinderwagen
und äh also wär ihr was passiert wäre es glaube ich noch schlimmer als wenn das jetzt mit dem Auto halt wär
und ja tschüss

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# mbartgec_th1 #
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hallo Isil
Äußer Dings weißt du was gerade passiert ist
Ich war so auf der Straße .
Und äh , da war halt so ein Junge mit dem Ball .
hat halt damit so gespielt .
Und äh , er kam so also stand er halt hinter so einem Lastwagen .
Und der Autosmann hat seinen Ball halt vor den Autos gerollt .
Und so ein blaues Auto hat halt äh gebremst
Und da war noch so ein Hund , also eine Frau mit einem Hund .
Der Hund hat dann angefangen zu bellen und so etwas weil er auch Angst hatte
Und äh , der ist dann halt so vors Auto gerannt .
Und die Frau äh hat halt versucht die Leine zu halten
und hat dabei ihren Einkauf so auf den Boden fallen lassen
Und danach hat der Junge schnell äh den Einkauf von der Frau hochgehoben
Undäh später als die Autos äh abgebremst waren ist er dann wieder zur Frau gegangen .
Und hat ihr den Einkauf wiedergegeben ?
Die Lage war eigentlich dann beruhigt .
Die zwei PKWs , die halt den Unfall hatten , haben dann gequatscht .
Der Eine hat äh die Polizei gerufen
Und der Dritte , der mit dem Ball war , ist dann halt auch dazu gegangen .
Und die haben dann glaube ich abgesprochen , was jetzt passiert .
Und ich hatte Angst
Also ich dachte irgendwie , da war auch noch eine Frau mit dem Kinderwagen
Und äh also , wenn ihr was passiert würde , glaube ich noch schlimmer als wenn das jetzt mit dem Auto halt wäre .
Und ja tschüss

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# mixtral_th1 #
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Hallo Isil
äh dings weißt du was gerade passiert ist ?
Ich war so auf der Straße und äh da war halt so ein Junge mit einem Ball .
Er hat halt damit so gespielt und äh er kam so , also er stand halt hinter so einen Lastwagen
Und sein Ball ist halt vor die Autos gerollt
Und so ein blaues Auto hat halt gebremst .
Äh da war noch so eine Frau mit einem Hund .
Der Hund hat dann angefangen zu bellen und so etwas , weil er auch Angst hatte .
Und äh der ist halt so vor das Auto gerannt .
Und die Frau äh hat versucht , die Leine zu halten .
Und hat dabei ihren Einkauf so auf den Boden fallen lassen .
Und danach äh hat der Junge schnell äh den Einkauf von der Frau äh hochgehoben .
Und äh später , als die Autos abgebremst waren , ist er dann wieder zur Frau gegangen .
Und habt ihr ihr den Einkauf wiedergegeben ?
Äh die Lage war eigentlich dann beruhigt .
Äh die zwei PKWs , die den Unfall hatten , haben sich unterhalten .
Der Eine hat äh die Polizei gerufen .
Und der Dritte , der mit dem Ball äh war , ist dann halt äh auch dazu gegangen .
Und die haben sich dann , glaube ich , abgesprochen , was als nächstes passiert .
Und ja , und ich hatte Angst .
Also dachte ich irgendwie , da war auch noch eine Frau mit Kinderwagen .
Und äh , also was wäre euch passiert , wäre es glaube ich noch schlimmer als wenn das jetzt mit dem Auto geschehen würde .
Und ja , tschüss .

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# transgec_th1 #
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Hallo Isil
äh Dings , weißt du , was gerade passiert ist ?
Ich war so auf der Straße .
und äh da war halt so ein Junge mit dem Ball .
hat halt damit so gespielt .
und äh er kam so also stand er halt hinter so einem Lastwagen .
und die Autos , sein Ball ist halt vor den Autos äh so gerollt .
und so ein blaues Auto hat halt äh gebremst .
und da äh da war noch so ein Hund , also eine Frau mit einem Hund .
Der Hund hat dann angefangen zu bellen und so etwas , weil er auch Angst hatte .
und äh , der ist dann halt so vors Auto gerannt .
Und die Frau hat halt versucht die Leine zu halten .
und hat dabei ihren Einkauf so auf den Boden fallen lassen .
Und danach hat der Junge schnell äh den Einkauf von der Frau äh hochgehoben .
und äh später , als die Autos äh abgebremst waren , ist er dann wieder zur Frau gegangen .
und hat ihr den Einkauf wiedergegeben .
Äh , die Lage war eigentlich dann beruhigt .
äh die zwei PKWs , die halt den Unfall hatten , haben dann gequatscht
Der Eine hat äh die Polizei gerufen .
und der Dritte , der mit dem Ball äh war , ist dann halt äh auch dazu gegangen .
Und die haben dann glaube ich sich abgesprochen , was jetzt passiert .
Und ja und ich hatte Angst .
also ich dachte irgendwie , da war auch noch eine Frau mit dem Kinderwagen .
Und äh also wäre ihr was passiert , wäre es glaube ich noch schlimmer als wenn das jetzt mit dem Auto halt wäre .
Und ja , tschüss

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI56FT_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:           DEbi56FT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi56FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi56FT_isD
# Created:               2018-11-07
# Tokens:                264
# Clauses:               25
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#