docs: def _apply_post_fixes( self, sentence, NPlabels, cutPhrases, cutMaxThreshold ):
          '''  Fraasituvastaja j2relparandused:
              *) Tekstis6renduste eemaldamine (s6rendatud tekst ei pruugi olla 
                  fraas, v6ib olla nt terve lause);
              *) Problemaatiliste kesks6nade eemaldamine fraasialgusest;
              *) Ainult arvs6nadest koosnevate fraaside eemaldamine;
              *) ...
              *) B/I m2rkide parandus;
              *) Fraaside l6ikamine sobivasse pikkusse (kui cutPhrases==True ja
                 cutMaxThreshold on seadistatud);
          '''
          for i in range( len(sentence) ):
              if NPlabels[i] == 'B':
                  phrase, indices = self._getPhrase( i, sentence, NPlabels )
                  posTags = [ self._getPOS(tok) for tok in phrase ]
                  #
                  #   1) Eemaldame tekstis6rendused, mis kogemata kombel on loetud
                  #      eraldi s6nadeks ja s6nade liitmise abil saadud fraasid, nt:
                  #       et [õ i g e k e e l s u s r a a m a t u i s] sisaldub
                  #       , [k u s v õ i m i l l a l] ma
                  #
                  if len(posTags) > 1 and len( set(posTags).difference(set(['Y'])) )==0:
                      # Kustutame fraasi
                      for k in indices:
                          NPlabels[k] = ''
                  if len(posTags) > 1 and posTags[0] == 'A':
                      forms = [ a[FORM] for a in phrase[0][ANALYSIS] ]
                      if 'nud' in forms or 'tud' in forms or 'dud' in forms:
                          #
                          #   2) Eemaldame nud/tud fraasi algusest, kui nud/tud 
                          #      moodustavad toenaolisel liitoeldise, nt:
                          #           täpselt on [jälgitud seadust] .
                          #           Töötud on [kutsunud protestiga] liituma ka töölisi
                          #           ise ei [saanud naeru] pidama . "
                          #
                          if i - 1  >  -1 and ( \
                             self._verbEi.matches(sentence[i-1]) or \
                             self._verbOle.matches(sentence[i-1]) ):
                             NPlabels[i] = ''
                             #print(self.__debug_extract_NP_from_pos(sentence, NPlabels, i))
                  if len(phrase) > 1 and set(posTags).issubset(set(['O', 'N'])):
                      #
                      #   3) Eemaldame vaid arvs6nadest koosnevad fraasid, nt:
                      #           , vaid [800 miljonit] .
                      #           põhjustel umbes [100 000.] 
                      #           kolmandat ja [kolmas neljandat] .
                      #           üleeuroopalisel konkursil [esimese kolme] hulka .
                      #           1990. aastate [teisel poolel] .
                      #           võitis küll [esimese veerandi 31] : 13 ,
                      #
                      for k in indices:
                          NPlabels[k] = ''
                  if posTags.count( 'N' ) > 7:
                      #
                      #   4) Eemaldame ylipikaks veninud numbrifraasid (kuna on kahtlus,
                      #      et sellisel juhul pole tegu mitte numbrifraasiga, vaid
                      #      mingi loetelu/tabeli vms-ga), nt:
                      #         Vaip , [1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 Vaip] [ : 2
                      #         [1 0 0 0 0 1 1 1 1 B] Ühes Eesti ettevõttes
                      #  
                      for k in range( len(indices) ):
                          ind = indices[k]
                          pos = posTags[k]
                          if pos == 'N' and ( k==0 or (k>0 and NPlabels[ind-1]=='') ):
                              NPlabels[ind] = ''
                          elif ( k > 0 and NPlabels[ind-1] == '' ):
                              NPlabels[ind] = 'B'
                          elif ( k > 0 and NPlabels[ind-1] != '' ):
                              NPlabels[ind] = 'I'
  
                  #  Kontrollime, kas fraasis eelneb suurt2helisele s6nale 
                  #    mineviku kesks6na, mis pole suurt2heline;                
                  verbPartFollowedByTitle = -1
                  for j in range( len(phrase) ):
                      if self._verbPastParticle.matches( phrase[j] ) and \
                         not phrase[j][TEXT].istitle() and \
                         j+1 < len(phrase) and \
                         phrase[j+1][TEXT].istitle():
                          verbPartFollowedByTitle = j
                  if verbPartFollowedByTitle == 0:
                      #   
                      #  5) P2risnimele eelneva kesks6na kustutamine:
                      #     P2risnimele eelnev kesks6na on sageli probleemne, st v6ib olla:
                      #           a) seotud eelneva verbiga, nt:
                      #               ... Hiibus ei [jätnud Elviiret] kiitmata ...
                      #              ... on isa-ema kodu [vahetanud Kohila] vastu ...
                      #              ... on aastaid [olnud Valgemäe perenaine] ...
                      #           b) olla osa keerukamast nimis6nafraasist (lauselyhendist), nt:
                      #              ... revolutsiooni ellu [viinud Reagan] oli ametist lahkudes ...
                      #              ... olümpiamängude A-normi [täitnud Uusorg] ...
                      #      Seet6ttu kustutame teatud tingimustel eelneva kesks6na maha;
                      #
                      NPlabels[indices[verbPartFollowedByTitle]]   = ''
                      NPlabels[indices[verbPartFollowedByTitle]+1] = 'B'
  
                  if posTags[0] == 'C' and i + 1 > -1 and NPlabels[i-1] == '':
                      #   
                      #  6) Puuduva 'kõige' lisamine fraasile, mille alguses on C, nt:
                      #      ... Kõige [selgemal päeval] läksin ma taas ...
                      #      ... Ka kõige [avarama ruumiihalusega eurooplane] talub Hiinas ...  
                      #      ... Kõige [nõrgema toimega] olid harilik puju ...
                      #
                      if self._k6ige.matches( sentence[i-1] ):
                          NPlabels[i-1] = 'B'
                          NPlabels[i]   = 'I'
                  if posTags[0] == 'C' and len( posTags ) == 2 and posTags[1] == 'H' and \
                     NPlabels[i] == 'B':
                      #
                      #  7) Empiiriline tähelepanek - kui pärisnime ees on komparatiiv-
                      #     omadussõna, siis enamasti on tegu katkise fraasiga, nt:
                      #       ... nähtavas tulevikus [tähtsam Balkanitel] toimuv kui ...
                      #       ... oma eluasemekuludeks [varasema Tallinnas] kehtinud ...
                      #       ... 30 kraadi [paremal Jedinstvost] ( Ühtsusest ) ...
                      #     Seetõttu eemaldame fraasist C;
                      #
                      NPlabels[i]   = ''
                      NPlabels[i+1] = 'B'
  
          # X) Kui kogemata on sattunud m6ni iseseisev 'I' (ilma eelneva 'I' v6i 'B'-ta),
          #    muudame selle 'B'-ks
          for i in range( len(sentence) ):
              if NPlabels[i] == 'I':
                  if i == 0 or (i-1>-1 and NPlabels[i-1] not in ['I','B']):
                      NPlabels[i] = 'B'
  
          #
          # Y) Kui on n6utud fraaside l6ikamine pikkuse j2rgi (j2tta alles vaid fraasid
          #    pikkusega N), l6ikame pikkust N yletavad fraasid juppideks nii, et alles
          #    j22vad vaid fraasi peas6naks sobivad s6nad;
          #
          if cutPhrases and cutMaxThreshold > 0:
              NPheadPos = [ 'S', 'Y', 'H' ]
              for i in range( len(sentence) ):
                  if NPlabels[i] == 'B':
                      phrase, indices = self._getPhrase( i, sentence, NPlabels )
                      posTags = [ self._getPOS(tok) for tok in phrase ]
                      if len(phrase) > cutMaxThreshold:
                          for j in range(len(phrase)):
                              posTag = posTags[j]
                              if posTag in NPheadPos:
                                  # J2tame alles vaid nimis6nafraasi peas6nadeks
                                  # sobivad s6nad, yksikute s6nadena;
                                  NPlabels[indices[j]] = 'B'
                              else:
                                  # Kui s6na ei sobi peas6naks, kustutame sellelt
                                  # yldse m2rgenduse;
                                  NPlabels[indices[j]] = ''