def subj_n_elements(sentence_list):
    ' Recebe a lista de sentenças da redação. Conta a quantidade de elementos\n    abaixo do sujeito na árvore sintática gerada pelo "dependecy parser" do\n    Spacy. Retorna o número de sujeitos que possuem uma quantidade de elementos\n    maior que 7 e também o número total de elementos que fazem parte de um\n    sujeito em toda a redação.\n    '
    r_list = []
    for spacy_doc in nlp.pipe(sentence_list):
        big_subj = 0
        subj_el_total = 0
        for token in spacy_doc:
            if (token.dep_ == 'nsubj'):
                size = len([desc for desc in token.subtree if desc.is_alpha])
                if (size >= 7):
                    big_subj += 1
                subj_el_total += size
        r_list.append((big_subj, subj_el_total))
    return tuple([sum(i) for i in zip(*r_list)])
Recebe a lista de sentenças da redação. Conta a quantidade de elementos
abaixo do sujeito na árvore sintática gerada pelo "dependecy parser" do
Spacy. Retorna o número de sujeitos que possuem uma quantidade de elementos
maior que 7 e também o número total de elementos que fazem parte de um
sujeito em toda a redação.
def subj_n_elements(sentence_list):
    ' Recebe a lista de sentenças da redação. Conta a quantidade de elementos\n    abaixo do sujeito na árvore sintática gerada pelo "dependecy parser" do\n    Spacy. Retorna o número de sujeitos que possuem uma quantidade de elementos\n    maior que 7 e também o número total de elementos que fazem parte de um\n    sujeito em toda a redação.\n    '
    r_list = []
    for spacy_doc in nlp.pipe(sentence_list):
        big_subj = 0
        subj_el_total = 0
        for token in spacy_doc:
            if (token.dep_ == 'nsubj'):
                size = len([desc for desc in token.subtree if desc.is_alpha])
                if (size >= 7):
                    big_subj += 1
                subj_el_total += size
        r_list.append((big_subj, subj_el_total))
    return tuple([sum(i) for i in zip(*r_list)])