Die Zeitformen des Passivs bildet man folgendermaßen: Präsens Passiv Das Präsens Passiv wird mit dem Präsens des Hilfsverbs werden und dem Partizip II des Verbs gebildet. Präsens Passiv = Präsens von werden + Partizip II Beispiel: Präsens Passiv – operieren Aktiv: Der Arzt operiert den Mann. Passiv: Der Mann wird (von dem Arzt) operiert. Präteritum Passiv Das Präteritum Passiv wird mit dem Präteritum des Hilfsverbs werden und dem Partizip II des Verbs gebildet. Präteritum Passiv = Präteritum von werden + Partizip II Beispiel: Präteritum Passiv – operieren Aktiv: Der Arzt operierte den Mann. Passiv: Der Mann wurde (von dem Arzt) operiert. Perfekt Passiv Das Perfekt Passiv wird mit dem Präsens des Hilfsverbs sein, dem Partizip II des Verbs und „worden“ gebildet. Perfekt Passiv = Präsens von sein + Partizip II + worden Beispiel: Perfekt Passiv – operieren Aktiv: Der Arzt hat den Mann operiert. Passiv: Der Mann ist (von dem Arzt) operiert worden. Plusquamperfekt Passiv Das Plusquamperfekt Passiv wird mit dem Präteritum des Hilfsverbs sein, dem Partizip II des Verbs und „worden“ gebildet. Plusquamperfekt Passiv = Präteritum von sein + Partizip II + worden Beispiel: Plusquamperfekt Passiv – operieren Aktiv: Der Arzt hatte den Mann operiert. Passiv: Der Mann war (von dem Arzt) operiert worden. Futur I Passiv Das Futur I Passiv wird mit dem Präsens des Hilfsverbs werden und dem Infinitiv Passiv gebildet. Futur I Passiv = Präsens von werden + Infinitiv Passiv Beispiel: Futur I Passiv – operieren Aktiv: Der Arzt wird den Mann operieren. Passiv: Der Mann wird (von dem Arzt) operiert werden. Futur II Passiv Das Futur II Passiv wird mit dem Präsens des Hilfsverbs werden, dem Partizip II, „worden“ und dem Infinitiv des Hilfsverbs sein gebildet. Futur II Passiv = Präsens von werden + Partizip II + worden + sein Beispiel: Futur II Passiv – operieren Aktiv: Der Arzt wird den Mann operiert haben. Passiv: Der Mann wird (von dem Arzt) operiert worden sein. Dies muss formalisiert mit hilfe von kleinen datenbanken ausgetauscht werden. dabei spielen die formen von "wurde", spacy sowie die SGdb eine Rolle. jemand/etwas kann durch wordsimilarity von word2vec gelöst werden. dabei muss eventuell ein extra model gelernt werden. Dabei muss sb und obj in die statistik mit rein. eventuell immer jmd?? Mir ist da kein beispiel eingefallen, wo etwas sinnvoller wäre als jemand.