Como identificar e trabalhar com palavras que contêm t ou d em textos brasileiros
Quem trabalha com processamento de linguagem natural ou simplesmente precisa filtrar grandes volumes de texto rapidamente logo percebe que palavras com t ou d aparecem o tempo todo — e a forma como você lida com elas faz diferença real no resultado final. Não existe um aplicativo único chamado "palavras com t ou d", mas sim uma série de abordagens práticas. Vou explicar o que funciona na prática, sem enrolação.
palavras com t ou d: o método que eu uso no dia a dia
A primeira coisa que muita gente faz é abrir um editor de texto e usar a função de encontrar. Isso funciona para documentos pequenos, mas quando você precisa processar milhares de linhas, o método manual desaparece rápido. Eu costumo usar expressões regulares em Python ou até planilhas com fórmulas condicionais. Se o seu objetivo é apenas listar palavras que contenham as letras t ou d em qualquer posição, a regex é direta:
[tT]|[dD] Isso encontra qualquer ocorrência de t ou d, maiúscula ou minúscula. O problema é que essa abordagem simples também puxa palavras onde essas letras aparecem apenas uma vez, como em "ate" ou "da", que muitas vezes não são relevantes para o que você precisa.
A saída que eu encontrei foi combinar a regex com contagem de frequência usando collections.Counter no Python. Assim você filtra primeiro por presença das letras e depois seleciona apenas as que aparecem mais de uma vez no corpus. Esse refinamento corta ruído sem precisar de regras manuais. Um detalhe que causa bastante dor de cabeça: a letra t em português pode aparecer como "t", "tt" (como em "aterrar") ou ainda ser confundida com "ch" em alguns dialetos. Já a letra d tem o problema oposto — ela frequentemente soa como "t" na fala de muitas regiões, então textos transcritos automaticamente costumam ter inconsistências. Numa ocasião, processei uma transcrição de áudio de reuniões e descobri que cerca de 18% dos "t" identificados na verdade eram "d" conforme a escrita normativa. A solução foi comparar o resultado da regex contra um dicionário de referência, como o do Priberam, usando match parcial. Isso corrigiu a maior parte dos falsos positivos sem exigir intervenção manual.
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Por que isso importa na prática
Palavras com t ou d são ubíquas em português. Artigos, preposições, verbos no passado — tudo carrega essas letras. Se você está construindo um modelo de classificação de texto, por exemplo, e quer usar frequência de letras como feature, ignorar essa distinção gera viés. Letras como t e d aparecem em palavras funcionais que não carregam significado semântico forte, mas aparecem com tanta frequência que dominam estatísticas simples. Uma coisa que poucos mencionam: a letra d em final de sílaba antes de consoante frequentemente se transforma em som de t na fala coloquial ("advogado" soando como "avatogado"). Se seu corpus vem de transcrições automáticas ou redes sociais, isso vai aparecer como erros ortográficos espalhados. Não adianta só rodar correção ortográfica padrão porque o corretor vai "consertar" para a grafia normativa e você perde a informação sobre a variação real do texto.
Outro ponto prático: se você precisa extrair palavras com t ou d para análise morfossintática, usar apenas regex não separa sufixos flexionais de radicais. "Cantou" e "cantei" têm t, mas pertencem à mesma família lexical. Ferramentas como o Stemmer do NLTK para português ou o portstema ajudam a agrupar as variações, mas eles não são perfeitos e frequentemente tratam mal palavras compostas ou prefixadas.
O que não funciona
Não recomendo depender exclusivamente de ferramentas online gratuitas que prometem "extrair palavras com t ou d". Muitas delas não tratam acentos, não normalizam texto e produzem listas sujas com pontuação misturada. Também evite planilhas para corpus acima de 50 mil linhas — o desempenho cai drasticamente e o risco de erro aumenta. Ferramentas como spaCy com o modelo pt_core_news_sm são mais confiáveis e ainda dão tokenização e lematização de graça. Se você está apenas começando e quer algo simples, o script Python abaixo resolve a maioria dos casos cotidianos em menos de 2 minutos para textos médios:
import re from collections import Counter import nltk nltk.download('punkt') def extrair_com_t_ou_d(texto): palavras = nltk.word_tokenize(texto.lower()) filtro = [p for p in palavras if re.search(r'[td]', p) and p.isalpha()] return Counter(filtro) Esse código já remove pontuação e conta frequência. Se precisar de algo mais robusto com lematização, substitua o word_tokenize pelo pipeline do spaCy e adicione a verificação de pos_tag para filtrar classes gramaticais específicas.
No final das contas, trabalhar com palavras com t ou d em português exige atenção aos detalhes ortográficos e fonéticos que a regra simples não captura. O ganho de tempo usando automação compensa o esforço inicial de ajustar os filtros, especialmente quando o volume de texto sobe.
