Palavra Que Termina Com Ar

Filtrando palavras por sufixo em processamento de texto

Muita gente procura por palavra que termina com ar quando precisa fazer triagem de vocabulário, criar exercícios de português ou montar listas de palavras para análise morfológica. A gente vai falar de como fazer isso na prática, sem firula. Primeiro, deixa eu deixar claro que existem duas abordagens principais. Uma é manual, quando você está olhando um texto pequeno e precisa selecionar palavras rapidamente. A outra é automatizada, quando você tem volumes maiores e precisa de script.

O que é uma palavra que termina com ar na prática

Não é só qualquer palavra com "ar" no final. Você precisa considerar que em português, os verbos na infinitiva terminam em "ar", e aí você tem um universo enorme: cantar, dançar, trabalhar, sonhar, programar, analisar, observar, calcular. Também tem substantivos como lugar, amor, temor, calor, odor, luar, clarão (esse não conta porque é "ão"), e adjetivos como maior, menor, melhor (esses não contam porque terminam de forma diferente na verdade). Um problema comum que eu encontrei foi quando precisei filtrar palavras de um corpus jurídico e achei que "contrato" terminava com "ar". Não termina. Termina com "to". Outro erro frequente é confundir "amar" com "amador" — a raiz é a mesma, mas o sufixo mudou completamente. A palavra que termina com ar, nesse caso, seria só "amar", não "amador". Se você estiver fazendo isso manualmente em um texto impresso, use um marcador fluorescente e circule apenas as letras finais. Parece simples, mas em textos denso como contratos ou laudos, é fácil perder palavra. Eu já gastei duas horas num texto de 40 páginas porque não tinha um critério claro do que contava como sufixo válido.

Automação com Python

Se você tem mais de cem palavras pra filtrar, o jeito é script. A biblioteca natural é o re (expressões regulares), que já vem instalada no Python. Não precisa de instalar nada extra. O código básico é esse:

import re

texto = "Eu quero cantar, dançar e trabalhar no meu lugar."

Encontrar todas as palavras que terminam com "ar"
padrao = r'\b\w+ar\b'
resultado = re.findall(padrao, texto)

print(resultado)
Saída: ['cantar', 'dançar', 'trabalhar', 'lugar']

Percebeu algo? O "lugar" foi puxado porque tecnicamente termina com "ar". Se o seu objetivo é só verbos no infinitivo, aí você precisa de um filtro adicional. Verbos em português no infinitivo terminam em "-ar", "-er" ou "-ir". Então se você quer especificamente os da primeira conjugação, o regex sozinho não basta. Uma solução mais precisa envolve consultar um dicionário. Eu uso o dict.py ou carrego uma lista de verbos do GitHub. Com isso, eu cruzo o resultado do regex com a lista de infinitivos em "ar". Assim eu elimino falsos positivos como "lugar", "calar" (que é verbo, ok), "apar", que nem existe como palavra comum. Aqui vai um exemplo mais robusto:

import re

with open('verbos_infinitivo_ar.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    verbos_ar = set(line.strip().lower() for line in f)

texto = "Eu quero cantar, dançar e trabalhar no meu lugar."

padrao = r'\b\w+ar\b'
encontrados = re.findall(padrao, texto)

Filtrar apenas os que estão na lista de verbos
verbos_validos = [v for v in encontrados if v.lower() in verbos_ar]

print(verbos_validos)
Saída: ['cantar', 'dançar', 'trabalhar']

O arquivo verbos_infinitivo_ar.txt você encontra em repositórios como o do NLP portugalês. Um que eu uso frequentemente é o da UNICAMP, disponível gratuitamente. O download leva cerca de dois segundos. Se você não pode ou não quer usar código, existem ferramentas online. O site languageTool.org permite buscar por padrões regulares, e você pode colar seu texto e usar o regex acima diretamente no campo de busca avançada. Funciona, mas é limitado a textos de até dez mil caracteres por vez. Acima disso, ele trava ou corta o resultado. Outra opção é o regex101.com, que tem suporte a português e mostra o matching em tempo real enquanto você digita. Muito útil pra testar antes de aplicar em massa.

Pegadinhas que dão trabalho

Palavras com acento costumam quebrar scripts ingênuos. "Dançar" com Ç e acento na última sílaba — dependendo da regex, o \w pode não capturar corretamente se a codificação não for UTF-8. Sempre especifique encoding='utf-8' ao abrir arquivos. Senão, você perde palavras acentuadas e fica achando que seu corpus tá incompleto. Hifenização também é problema. "Mata-borrão" não termina com ar, mas se seu regex não considerar hífen como separador de palavra, ele pode pegar "mata-borrão" inteiro e descartar errado. Use \b com cuidado ou normalize o texto antes. E hífens no meio da palavra? "Anti-horário" tem "ário" no final, que não é "ar". Se você só quiser sufixo exato "ar", seu padrão tá correto. Mas se quiservariantes como "ário", "ório", "útero", aí precisa ajustar o regex pro caso específico.

Quando esse método falha completamente

Se o seu texto for coloquial, com gírias, neologismos ou palavras de outras línguas, a abordagem baseada em lista de verbos não funciona. "Download" termina com "ar" mas não é verbo em português. "Share" também. Nesses casos, o melhor é usar um processador de linguagem natural completo, como o spaCy com o modelo pt_core_news_sm. Ele identifica classes gramaticais automaticamente e você filtra por POS tag de verbo no infinitivo. O downside é que o modelo precisa ser baixado (cerca de 50 MB) e processar texto grande fica mais devagar. Para textos curtos, o regex com dicionário é mais rápido e suficiente. Para análise linguística séria, spaCy é mais confiável. Resumindo: defina seu critério antes de começar. Quer só verbos? Só palavras exatas? Aceita falsos positivos? A resposta muda toda a ferramenta que você vai usar.