Complementarity is a usual multi-document phenomenon that commonly occurs among news texts about the same event. From a set of sentence pairs (in Portuguese) manually annotated with CST (Cross-Document Structure Theory) relations (Historical background and Follow-up) that make explicit the temporal complementary among the sentences, we identified a potential set of linguistic attributes of such complementary. Using Machine Learning algorithms, we evaluate the capacity of the attributes to discriminate between Historical background and Follow-up. JRip learned a small set of rules with high accuracy. Based on a set of 5 rules, the classifier discriminates the CST relations with 80% of accuracy. According to the rules, the occurrence of temporal expression in sentence 2 is the most discriminative feature in the task. As a contribution, the JRip classifier can improve the performance of the CST-discourse parsers for Portuguese.A complementaridade é um fenômeno multidocumento comumente observado entre notícias que versam sobre um mesmo evento. A partir de um corpus em português composto por um conjunto de pares de sentenças manualmente anotadas com as relações da Cross-Document Structure Theory (CST) que explicitam a complementaridade temporal (Historical background e Follow-up), identificou-se um conjunto potencial de atributos linguísticos desse tipo de complementaridade. Por meio de algoritmos de Aprendizado de Máquina, testou-se o potencial dos atributos em distinguir as referidas relações. O classificador simbólico gerado pelo algoritmo JRip obteve o melhor desempenho ao se considerar a precisão e o tamanho reduzido do conjunto de regras. Somente com base em 5 regras, tal classificador identificou Follow-up e Historical background com precisão aproximada de 80%. Ademais, as regras do classificador indicam que o atributo ocorrência de expressão temporal na sentença 2 é o mais relevante para a tarefa. Como contribuição, salienta-se que o classificador JRip aqui gerado pode ser utilizado nos analisadores discursivos multidocumento para o português do Brasil que são baseados na CST
