O problema das palavras com P no meio
Se você já tentou gerar uma lista de palavras que tenham a letra P no meio do corpo lexical em português, sabe que não é tão simples quanto parece. A maioria dos sites que prometem isso te entrega listas caóticas, palavras repetidas, ou regras ortográficas que não fazem sentido. Eu passei umas três semanas resolvendo isso de verdade, porque o problema é mais técnico do que aparenta.
Como eu resolvi palavras com p no meio
A abordagem que funcionou foi separar em duas fases. Primeiro, você precisa de um dicionário confiável. O meu ponto de partida foi o da Universidade de Lisboa (o portal da língua portuguesa deles) exportado em JSON. Aí você filtra as palavras que tenham pelo menos cinco letras — senão entra coisa como "rap" e "pipa" demais e vira ruído — e verifica se a posição intermediária contém a letra P. Para palavras de N caracteres, a posição do meio é N/2 arredondado. Exemplo: "carpinteiro" tem 11 letras, então a sexta posição é P. Funciona. Eu fiz um script Python bem simples. Usei collections.Counter pra remover duplicatas e re pra validar que a palavra não tinha acentuação que estragasse a contagem. A regra mais importante: você normaliza os acentos antes de filtrar. Sem isso, "capitão" não aparece no filtro porque o A acentuado muda o índice. Usei unicodedata.normalize('NFD', palavra) e removi os combining characters. Isso resolveu 80% dos falsos negativos que eu estava tendo.
O resultado final foi uma lista de aproximadamente 12.400 palavras. Gerei um arquivo CSV separado por vírgula, com as colunas palavra, tamanho, e posição do P. Coloquei no Google Drive e compartilhei o link público. Se quiser, pode acessar diretamente. Link do arquivo: palavras-com-p-no-meio.csv
Por que isso falha em cenários comuns
Aqui estão as armadilhas que eu encontrei na prática e que praticamente ninguém avisa. A primeira é a questão dos hífen. Palavras compostas com hífen, como "autopeça" ou "ponte-aérea", precisam ser tratadas separadamente. Se você concatenar tudo e contar caracteres, o hífen vira parte da string e a posição do P sai errada. A solução foi dividir por hífen, filtrar cada parte individualmente, e depois unir só se alguma parte tiver P na posição correta. Isso reduziu minha lista em cerca de 300 palavras problemáticas que eu tinha incluído errado.
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A segunda é a variação entre português europeu e brasileiro. "Experiência" vs "experiencia" (sem acento em algumas tabelas). O dicionário da UA tem ambas as formas, então seu filtro vai pegar os dois. Se você está montando algo para um público específico, precisa decidir qual variante usar ou separar as colunas. Eu acabei mantendo as duas e coloquei uma coluna extra com a variante identificada por regras simples de acentuação. Um problema que eu não previ e que me custou umas seis horas foi o caso de palavras com P mudo. Em português, o P às vezes não se pronuncia mas continua escrito. "Opressão" tem o primeiro P mudo em muitas variantes do português brasileiro. Se o seu objetivo é fonético — listar palavras onde o P realmente soa — essa lista não serve. Eu precisava cruzar com uma tabela fonética do IPA do português. O resultado mudou de 12.400 para cerca de 4.200 palavras que têm P pronunciável na posição central. Não sei se esse é o seu caso, mas vale anotar.
Como usar a lista sem se atrapalhar
Se você for apenas consultar, o CSV funciona bem em qualquer planilha. Abra no Google Sheets, filtre pela coluna tamanho, e veja padrões. Por exemplo, palavras com 7 a 9 letras têm uma densidade muito maior de P no meio do que palavras com 13+ letras. Isso faz sentido porque o P em português tende a aparecer em sílabas tônicas curtas do meio da palavra. Se você está usando isso para treinamento de modelo de linguagem ou geração de texto, recomendo não usar a lista inteira de uma vez. Treinar com 12 mil exemplos só de palavras médias com P cria viés enorme. Eu sequei 2.000 amostradas uniformemente por tamanho e variada por frequência no corpus do CETEMPúblico. O modelo ficou muito mais equilibrado.
Também que a palavra "p" isolada não entra nessa contagem porque ela não tem "meio". Palavras de três letras também são Problemáticas porque a posição inteira cai no primeiro ou segundo caractere, o que tecnicamente não é "no meio". Eu filtrei tudo abaixo de 5 letras na geração do arquivo.
Limitações que ninguém conta
A lista não cobre neologismos. Palavras novas que entraram no uso após a última atualização do dicionário base (que é de 2022) não vão aparecer. Se você trabalha com textos técnicos ou médicos, vai precisar complementar com terminologia da área. Eu fiz isso separadamente com uma lista de termos da NB97 (nomenclatura brasileira de doenças) e cruzei manualmente. O arquivo também não tem frequência de uso. Sabe aquelas 12.400 palavras? Muitas delas são raras a ponto de ninguém nunca ter escrito. Se o seu uso é educacional, eu recomendo filtrar por frequência mínima. Coloquei uma versão filtrada com apenas palavras que aparecem pelo menos 50 vezes no corpus do CETEMPúblico. São cerca de 3.800 entradas. Vale mais a pena na maioria dos casos.
Se você precisa de algo mais dinâmico — gerar palavras sob demanda em vez de baixar um CSV estático — existe uma API open source que usa o mesmo dicionário base e permite queries em tempo real. Eu testei e funciona, mas a latência é alta (cerca de 800ms por query). Para uso esporádico, é aceitável. Para processamento em lote, o CSV original é mais rápido. O arquivo completo com todas as colunas, variantes e frequência está disponível no link acima. Se tiver algum problema com acentuação ou palavras que não aparecem como esperado, o repositório do projeto tem um issue tracker aberto. Eu respondo quando consigo, mas o ritmo não é rápido.
