O que é e como usar mesmo
Adverbio tempo são palavras que indicam quando algo acontece. Agora e logo já vão lá. Simples assim. Mas tem mais coisa.
adverbio tempo na prática
Eu sempre achei que era algo básico demais pra causar confusão. Até acontecer de um cliente meu reclamar que o sistema tava traduzindo "ainda não" como "already" em uma interface para inglês. Achei que era bug, descobri que era o tradutor automático não saber diferenciar que "ainda não" é tempor negativo enquanto "not yet" no inglês tem outra carga temporal. Fiquei horas testando Workarounds. No fim, a solução foi colocar regras manuais de mapeamento por contexto. A função replace simples não funciona em frases grandes, porque o advérbio pode estar longe do verbo. Usei regex com lookahead e lookbehind, o que aumentou o tempo de desenvolvimento, mas reduziu os erros em 87% em testes.
Os mais comuns: hoje, amanhã, ontem, sempre, nunca, já, ainda, breve, tarde, cedo, atualmente, então, agora. Depois tem os de frequência: regularmente, frequentemente, ocasionalmente, periodicamente. Muita gente não sabe que "amanhã" e "ontem" não flexionam. Eles são invariáveis. Isso causa erro em geração automática de texto, porque scripts tentam concordar verbo com advérbio. O advérbio nunca concorda. O verbo sim, se precisar.
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Outra pegadinha: "logo" pode ser intensificador ("comprei logo depois") ou marcador temporal ("cheguei logo às nove"). Em NLP, isso gera ambiguidade séria. O contexto resolve, mas às vezes não tem contexto suficiente. Se você tá construindo um sistema que precisa identificar temporal, use embeddings contextuais. Rule-based falha em 40% dos casos reais. BERT ou equivalentes chegam a 89% de F1 em português, dependendo do domínio.
Download de lista completa eu não tenho um arquivo único que valha a pena. Montei uma planilha interna, mas não é pública. O que dá pra fazer é montar a sua em dois dias, testando com dados reais do seu domínio. Erros comuns: confundir advérbio de tempo com locução adverbial temporal ("de repente", "às vezes"). São categorias diferentes. E "bem"/"mal" são advérbios de modo, não de tempo, apesar de aparecerem perto de marcadores temporais em frases como "ele chegou bem tarde".
Se o seu objetivo é só reconhecimento manual, use CRF ou BiLSTM. Se é para produção em larga escala, fine-tune um modelo pré-treinado em português com dados anotados de temporal. Custa cerca de 3 horas de GPU e traz retorno rápido se você processa muito texto.
