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# ctok #
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ja hallo
du stell dir vor was mir gerade passiert ist
äh ich bin die Straße entlanggelaufen
und rechts von mir am Fußgängerweg war ein junges Paar mit Kinderwagen
äh er hatten irgendwie so einen Ball dabei den er die ganze Zeit gegen die gegen den Boden gedribbelt hat
der ist ihm dann rausgeflogen
und dem Ball hinterher ist so ein Hund gerannt
eine Frau die gerade geparkt hat und ihre Einkäufe ausgepackt hatte
äh dann ist plötzlich ein Auffahrunfall passiert
eben weil dieser Hund losgerannt ist
und äh der Mann auch plötzlich geholfen hat die Einkäufe wieder einzusammeln
da ist ein Auto in das andere gefahren ich glaube das vordere war blau das hintere weiß
und die haben sofort die Polizei angerufen
und jetzt muss ich hier wahrscheinlich aussagen

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# mbartgec_th1 #
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Ja hallo
Du stell dir vor , was mir gerade passiert ist .
Ich bin die Straße entlanggelaufen .
Und rechts von mir am Fußgängerweg war ein junges Paar mit Kinderwagen
Er hatten irgendwie so einen Ball dabei , den er die ganze Zeit gegen den Boden gedribbelt hat
Der ist dann rausgeflogen .
Und hinterher ist so ein Hund gerannt .
eine Frau die gerade geparkt hat und ihre Einkäufe ausgepackt hatte
Dann ist plötzlich ein Auffahrunfall passiert .
eben weil dieser Hund losgerannt ist
Und äh , der Mann hat auch plötzlich geholfen die Einkäufe wieder einzusammeln .
Da ist ein Auto in dem anderen gefahren , ich glaube , das Vordere war blau , das Hintere weiß
Und die haben sofort die Polizei angerufen
Und jetzt muss ich hier wahrscheinlich aussagen :

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# mixtral_th1 #
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Du stellst dir vor , was mir gerade passiert ist .
Äh , ich bin die Straße entlanggelaufen .
Rechts von mir am Fußgängerweg war ein junges Paar mit Kinderwagen .
Äh , er hatte irgendwie so einen Ball dabei , den er die ganze Zeit gegen den Boden gedribbelt hat .
Der ist ihm dann rausgeflogen und dem Ball hinterher ist so ein Hund gerannt .
Eine Frau , die gerade geparkt hat und ihre Einkäufe auspackte ,
Äh , dann ist plötzlich ein Auffahrunfall passiert ,
Eben weil dieser Hund losgerannt ist und der Mann auch plötzlich geholfen hat , die Einkäufe wieder einzusammeln .
Da ist ein Auto in das andere gefahren , ich glaube , das vordere war blau , das hintere weiß .
Und sie haben sofort die Polizei angerufen .
Und jetzt muss ich hier wahrscheinlich aussagen .

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# transgec_th1 #
################
Ja hallo
Du stell dir vor , was mir gerade passiert ist .
äh ich bin die Straße entlanggelaufen
und rechts von mir am Fußgängerweg war ein junges Paar mit Kinderwagen .
äh er hatten irgendwie so einen Ball dabei , den er die ganze Zeit gegen die gegen den Boden gedribbelt hat .
Der ist dann rausgeflogen .
und dem Ball hinterher ist so ein Hund gerannt .
eine Frau , die gerade geparkt hat und ihre Einkäufe ausgepackt hatte .
äh dann ist plötzlich ein Auffahrunfall passiert .
eben weil dieser Hund losgerannt ist .
und äh , der Mann hat auch plötzlich geholfen , die Einkäufe wieder einzusammeln .
da ist ein Auto in das andere gefahren , ich glaube , das vordere war blau , das hintere weiß .
und die haben sofort die Polizei angerufen .
Und jetzt muss ich hier wahrscheinlich etwas aussagen .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI26FR_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:           DEbi26FR
# Language Count:        6
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     26
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# 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] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Chinese [zho] — L2
#        Group: Chinese
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi26FR_isD.exb
# Original ID:           DEbi26FR_isD
# Created:               2019-04-12
# Tokens:                130
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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