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# ctok #
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hi Sabina
ich habe gerade einen Unfall mitbekommen
ist irgendwie voll kompliziert so
weißt du wenn du vom Studium gerade zurückkommst und dann so noch ein Algorithmus passiert
das ist natürlich irgendwie
äh äh so Schicksal würde ich sagen
nein da ist so äh ein Paar die Straße entlanggelaufen
und irgendwie der Mann also die hatten so einen Kinderwagen
und der Mann hat irgendwie äh mit dem Ball gedribbelt
so dann ist so der Ball an den Fuß äh abgeprallt und so auf die Straße gefallen
und dann äh stand da noch so äh so ein anderer Wagen am Parkplatz
und dann war da so eine Frau mit einem Hund
dann ist der hat der Hund irgendwie auf den Ball reagiert
und ist auf die Straße gelaufen
und hat so gebellt
und dann kamen hier auch noch irgendwelche Autos
na dann musste das eine Auto abbremsen
und das Auto dahinter äh hatte gar keine Zeit irgendwie zu reagieren
ist in dieses Auto reingefahren
also ist irgendwie alles richtig kompliziert
die versuchen das gerade irgendwie äh mit der Polizei zu regeln
aber ist schon ich will nicht sagen lustig
aber es ist schon dumm was so passieren kann hintereinanderweg

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# mbartgec_th1 #
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Hi Sabina
Ich habe gerade einen Unfall mitbekommen
ist irgendwie voll kompliziert so
weißt du wenn du gerade aus dem Studium zurückkommst und dann so noch einen Algorithmus passiert
Das ist natürlich irgendwie
Oh äh , so Schicksal würde ich sagen
Nein da ist so ein Paar die Straße entlanggelaufen .
Und irgendwie erinnert der Mann also , dass die so einen Kinderwagen hatten .
Und der Mann hat irgendwie mit dem Ball gedribbelt
So ist dann so der Ball an den Fuß äh abgeprallt und so auf die Straße gefallen .
Und dann stand da noch so äh so ein anderer Wagen am Parkplatz .
Und dann war da so eine Frau mit einem Hund .
Dann hat der Hund irgendwie auf den Ball reagiert .
und ist auf die Straße gelaufen .
und hat so gebellt
Und dann kamen hier auch noch irgendwelche Autos
Dann musste das ein Auto abbremsen .
und das Auto dahinter äh hatte gar keine Zeit irgendwie zu reagieren .
Ist in dieses Auto reingefahren ?
also ist irgendwie alles richtig kompliziert .
Die versuchen das gerade irgendwie mit der Polizei zu regeln .
aber schon . Ich will nicht sagen lustig
aber es ist schon dumm , was so passieren kann , hintereinanderweg

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# mixtral_th1 #
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Hallo Sabina ,
ich habe soeben einen Unfall miterlebt .
Es ist irgendwie ziemlich kompliziert .
Weißt du , wenn man gerade vom Studium zurückkommt und dann so etwas passiert , das ist natürlich irgendwie äh äh so ein Zufall würde ich sagen .
Nein , da war ein Paar die Straße entlanggegangen .
Und irgendwie , der Mann , also sie hatten so einen Kinderwagen und er hat irgendwie äh mit dem Ball gespielt .
So ist dann der Ball an den Fuß äh abgeprallt und so auf die Straße gefallen .
Und dann äh stand da noch so äh ein anderer Wagen am Parkplatz .
Und dann war da eine Frau mit einem Hund .
Dann ist der Hund irgendwie auf den Ball reagiert und ist auf die Straße gelaufen und hat so gebellt .
Und dann kamen hier auch noch irgendwelche Autos .
Na , dann musste das eine Auto abbremsen und das Auto dahinter äh hatte gar keine Zeit irgendwie zu reagieren
ist in dieses Auto gefahren .
Also ist irgendwie alles ziemlich kompliziert .
Sie versuchen das gerade irgendwie äh mit der Polizei zu regeln .
Aber es ist schon lustig ,
aber so etwas Dummes kann passieren hintereinanderweg .

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# transgec_th1 #
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Hi Sabina
Ich habe gerade einen Unfall mitbekommen .
ist irgendwie voll kompliziert so .
weißt du , wenn du gerade vom Studium zurückkommst und dann so noch ein Algorithmus passiert ?
Das ist natürlich irgendwie
äh äh so Schicksal würde ich sagen .
nein , da ist so äh ein Paar die Straße entlanggelaufen .
und irgendwie der Mann also , die hatten so einen Kinderwagen
und der Mann hat irgendwie äh mit dem Ball gedribbelt .
so dann ist so der Ball an den Fuß äh abgeprallt und so auf die Straße gefallen .
und dann stand da noch so äh so ein anderer Wagen am Parkplatz .
und dann war da so eine Frau mit einem Hund .
Dann hat der Hund irgendwie auf den Ball reagiert .
und ist auf die Straße gelaufen .
und hat so gebellt :
und dann kamen hier auch noch irgendwelche Autos .
Na dann musste das eine Auto abbremsen .
und das Auto dahinter hatte äh gar keine Zeit , irgendwie zu reagieren .
ist in dieses Auto reingefahren .
also ist irgendwie alles richtig kompliziert
Die versuchen das gerade irgendwie äh mit der Polizei zu regeln .
aber es ist schon , ich will nicht sagen lustig .
aber es ist schon dumm , was so hintereinander passieren kann .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI53FR_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:           DEbi53FR
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# 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. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     3. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi53FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi53FR_isD
# Created:               2018-10-24
# Tokens:                198
# Clauses:               23
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
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