A legendagem para surdos e ensurdecidos (LSE), é uma modalidade de tradução audiovisual intralinguística, dentro da mesma língua, especificamente produzida para que a comunidade surda tenha acesso, na legenda, a certas características que apenas podem ser transmitidas por diversos mecanismos da linguagem oral. Pesquisas de recepção realizadas na UECE e aplicadas com surdos cearenses e de várias regiões do Brasil demonstraram que as legendas closed caption disponíveis nos canais da TV aberta brasileira não são eficientes. Araújo (2004, 2007, 2008, 2009) e Araújo; Nascimento (2011), apontam que os parâmetros utilizados na confecção dessas legendas não satisfazem o público surdo. No início, acreditava-se que o problema estava relacionado à falta de sincronismo e à velocidade das legendas. Desde então, vários parâmetros foram examinados tais como, densidade lexical (número de palavras por minuto), nível de condensação (percentual de fala traduzido), segmentação (divisão das falas em uma ou mais legenda), adições (palavras acrescentadas) e reduções (palavras e expressões excluídas e ou transformadas). Todavia, os resultados apresentados pela pesquisa de recepção feita por Araújo e Nascimento (2011) com surdos de diversas partes dos Brasil, constataram que, quando as legendas são bem segmentadas, os surdos conseguem receber melhor mesmo legendas com velocidade alta de 180 palavras por minuto (ppm). O presente trabalho tem por objetivo descrever e analisar como acontece a segmentação linguística - tipo de segmentação baseada na sintaxe que trata da divisão do texto em legendas de duas ou mais linhas - na legendagem closed caption do tipo pop-on da TV brasileira. O corpus está no âmbito do projeto CORSEL (Corpus, Segmentação e Legendagem), coordenado pela Profa. Dra. Vera Lúcia Santiago Araújo, e é composto de um episódio da série Pé na Cova. A metodologia do trabalho envolve uma dimensão descritiva pautada por análises quali-quantitativas dos problemas relativos à segmentação linguística. Foram feitos procedimentos de extração de legendas, com o auxílio do programa CCExctractor; etiquetagem manual do corpus, com etiquetas linguísticas definidas pelo Projeto CORSEL; e análise eletrônica do corpus via WordSmith Tools 5.0. Como este corpus ainda não foi estudado, não podemos ter certeza de quais problemas iremos identificar nesse estudo. No entanto, temos dados de pesquisas anteriores com filmes em DVD (CHAVES, 2012 e DINIZ, 2012) e com novelas (ASSIS, 2013 e GABRIEL, 2013), nos quais o problema de segmentação mais frequente em cada corpus estudado estava no nível do sintagma verbal.