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# ctok #
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hallihallo grüß dich
du äh ich hab gerade voll etwas Krasses erlebt
äh auf dem Parkplatz vor dem Supermarkt ist ein Unfall passiert
da war so ein äh junges Ehepaar ein Typ mit einem Käppi
und der hat dann so seinen Ball verstolpert
äh der Ball ist dann übern äh über übern Parkplatz gekullert
und auf der anderen Seite war eine junge Dame mit einem Einkauf und einem Hund
und äh der Hund ist natürlich aus den Armen rausgesprungen äh direkt zum Ball
und just in dem Moment äh sind zwei relativ schnelle Autos äh auf das Parkplatz äh raufgefahren
und so ein blauer Renault musste natürlich voll die äh Vollbremsung : durchführen
und dann ist das hintere weiße Auto schön raufgefahren
äh ja also solche Sachen passieren hier tagsüber
und genau dann hat der junge Typ da kurz der Dame geholfen weil die ihren Einkauf verloren hat
äh und auch auf den Hund aufpassen musste
und äh ja ist dann später auch zur Unfallstelle gegangen

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# mbartgec_th1 #
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Hallihallo grüß dich
Du äh ich hab gerade voll etwas Krasses erlebt
Auf dem Parkplatz vor dem Supermarkt ist ein Unfall passiert .
Da war so ein äh junges Ehepaar , ein Typ mit einem Käppie
Und der hat dann seinen Ball verstolpert
Tipp : Der Ball ist dann über den Parkplatz gekullert .
Und auf der anderen Seite war eine junge Dame mit einem Einkauf und einem Hund
Und äh , der Hund ist natürlich aus den Armen rausgesprungen äh direkt zum Ball .
Und just in dem Moment sind zwei relativ schnelle Autos äh auf den Parkplatz äh raufgefahren .
Und so ein blauer Renault musste natürlich voll die Vollbremsung durchführen
Und dann ist das hintere weiße Auto schön gefahren .
Ja , also solche Sachen passieren hier tagsüber .
Und genau dann hat der junge Typ da kurz der Dame geholfen , weil die ihren Einkauf verloren hat
Und auch auf den Hund aufpassen musste
Und äh ja ist er dann später auch zur Unfallstelle gegangen .

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# mixtral_th1 #
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Hallihallo , grüß dich .
Du - ähm , ich habe gerade etwas sehr Aufregendes erlebt .
Äh , auf dem Parkplatz vor dem Supermarkt ist ein Unfall passiert .
Da war ein - ähm , junges Ehepaar , ein Typ mit einem Käppi .
Und der hat dann - ähm , seinen Ball verloren und nicht bewusst verschleppt .
Äh , der Ball ist dann über den - ähem , über den Parkplatz gekullert .
Und auf der anderen Seite war eine junge Dame mit einem Einkauf und einem Hund .
Und - ähm , der Hund ist natürlich aus den Armen gesprungen und direkt zum Ball gelaufen .
Und genau in dem Moment - ähm , sind zwei relativ schnelle Autos auf den Parkplatz eingefahren .
Und so ein blauer Renault musste natürlich eine Vollbremsung durchführen .
Und dann ist das hintere weiße Auto sanft dagegen gefahren .
Äh ja , also solche Sachen passieren hier tagsüber .
Und genau in dem Moment hat der junge Typ da kurz der Dame geholfen , weil sie ihren Einkauf verloren hatte .
Und - ähm , er hat auch auf den Hund aufgepasst .
Und - ähm ja , ist dann später auch zur Unfallstelle gegangen .

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# transgec_th1 #
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Hallihalo grüß dich
Du äh ich hab gerade voll etwas Krasses erlebt .
äh auf dem Parkplatz vor dem Supermarkt ist ein Unfall passiert .
da war so ein äh junges Ehepaar , ein Typ mit einem Käppi .
und der hat dann so seinen Ball verstolpert .
äh der Ball ist dann übern äh übern Parkplatz gekullert .
und auf der anderen Seite war eine junge Dame mit einem Einkauf und einem Hund .
und äh , der Hund ist natürlich aus den Armen rausgesprungen , äh direkt zum Ball .
und just in dem Moment sind zwei relativ schnelle Autos äh auf den Parkplatz äh raufgefahren .
und so ein blauer Renault musste natürlich voll die äh Vollbremsung durchführen .
und dann ist das hintere weiße Auto schön raufgefahren .
äh ja , also solche Sachen passieren hier tagsüber .
Und genau dann hat der junge Typ da kurz der Dame geholfen , weil die ihren Einkauf verloren hat .
äh und auch auf den Hund aufpassen musste .
und äh ja , ist dann später auch zur Unfallstelle gegangen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI10MR_ISD                             
# ================================================================================
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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_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:           DEbi10MR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     24
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Kazakh [kaz] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: unclear
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. Polish [pol] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi10MR_isD.exb
# Original ID:           DEbi10MR_isD
# Created:               2019-01-17
# Tokens:                166
# 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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#