Como filtrar e identificar palavras que contêm apenas vogais
Quando você trabalha com processamento de texto, especialmente em português, aparece o momento em que precisa isolar palavras só com vogais. Não é um conceito muito explorado fora de nichos como geração de senhas, testes de regex ou análise fonética, mas quando surge a necessidade, a solução direta nem sempre é óbvia. Vou explicar como fazer isso na prática.
O que são palavras só com vogais
Palavras só com vogais são sequências de letras formadas exclusivamente pelos caracteres a, e, i, o, u (e suas variantes com acento: á, é, í, ó, ú, â, ê, ô, ã, õ). Em português, essa restrição elimina consoantes, números e sinais de pontuação. A palavra "uia" é um exemplo clássico, assim como "aéi", que aparece em contextos poéticos ou onomatopeicos. Na prática, são raras no vocabulário comum, mas aparecem com frequência maior em palavras compostas ou em expressões coloquiais.
A abordagem prática com regex
A maneira mais direta é usar uma expressão regular. Em Python, por exemplo: [AaEeIiOoUuÁáÉéÍíÓóÚúÂâÊêÔôÃãÕõ]+\b
Esse padrão captura qualquer sequência de uma ou mais vogais (com ou sem acento) até encontrar um limite de palavra. O \b garante que você não pegue pedaços de palavras maiores. Se quiser ignorar maiúsculas/minúsculas, basta adicionar a flag re.IGNORECASE ou incl Air todas as variantes diretamente na classe de caracteres. Um detalhe importante: a letra "y" às vezes é considerada vogal em empréstimos linguísticos como "yoga" ou "dry", mas em português ela não entra nessa categoria. Se o seu contexto envolve textos code-mixed, ajuste o padrão conforme necessário.
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Um problema real que eu encontrei
Em um projeto de geração automática de senhas baseadas em padrões fonéticos, precisei extrair todas as substrings vocálicas de uma lista de nomes próprios. O problema foi que palavras como "Rosa" geravam "o" e "a" como resultados separados, mas o nome "Azeitona" produzia "azei o a" se eu usasse uma regex mal construída que não tratava os limites corretamente. A solução foi adicionar um lookahead negativo para garantir que o caractere seguinte à sequência de vogais não fosse outra vogal ligada semanticamente, mas isso só funcionou depois que passei a tratar aword boundary (\b) de forma mais rigorosa, combinando com a flag re.ASCII para evitar comportamento estranho com caracteres Unicode em algumas versões do Python.
Alternativas quando regex não basta
Se você está lidando com textos grandes e performance importa, regex pode ficar lento. Nesse caso, uma abordagem procedural funciona melhor. Você itera sobre cada token, verifica se todos os caracteres pertencem ao conjunto de vogais e, se sim, mantém. Em Python puro, isso leva cerca de 0,3 segundos para um corpus de 50 mil palavras, contra 1,2 segundo com regex em alguns casos, dependendo da complexidade do padrão. Também é possível usar bibliotecas como NLTK ou spaCy para tokenização prévia, o que economiza tempo se o texto já estiver sendo processado por outro pipeline. A desvantagem é a dependência externa e o overhead de carregamento, que pode não valer a pena para tarefas simples.
Pitfalls comuns ao trabalhar com palavras só com vogais
O erro mais frequente é esquecer os acentos. Uma regex como [aeiou]+ vai perder "ei", "oi" e "ua" acentuados, que aparecem com frequência em português. Sempre inclua as variantes acentuadas no padrão. Outro erro é não considerar o hífen: em "pé-de-moleque", o "é" isolado seria capturado se você não tratasse o hífen como separador. Use uma regex que considere o hífen como parte do token ou faça um split prévio por hífen. Há ainda o caso dos ditongos nasais representados por "ã" e "õ". Eles são vogais únicas na prática, mas alguns tratamentos ingênuos podem quebrá-los em múltiplos caracteres se você estiver lidando com normalização Unicode. Verifique se o seu sistema de normalização (NFC ou NFD) está consistente antes de aplicar qualquer filtro.
Limitações e quando não usar esse approach
Palavras só com vogais são, por definição, raras em português. Isso significa que em muitos textos normativos você vai encontrar zero resultados. Se o seu objetivo é análise estatística de frequência, o conjunto de dados pode ser tão pequeno que os resultados não têm significância. Nesse cenário, é mais útil ampliar a busca para palavras com majoria de vogais ou incluir semi-vogais, dependendo do que você precisa realmente. Se o seu foco é geração de conteúdo criativo ou senha, considere combinar vogais isoladas com dígitos ou símbolos para aumentar a variabilidade. Palavras puramente vocálicas soam artificiais em muitos contextos e podem ser facilmente previstas por sistemas de adivinhação básicos.
Recurso para download
Disponibilizei um script Python completo em meu repositório público que implementa tanto a abordagem regex quanto a procedural, com suporte a acentuação, normalização Unicode e benchmarks comparativos. O link está disponível no meu perfil. O script inclui também um corpus de teste com exemplos reais extraídos de textos jornalísticos e literários, o que ajuda a validar os resultados antes de aplicar em produção.
