I wrote a python program to search morse code sequences for a dictionary of ~400K words. Unfortunately, it appears that there's tons of possibilities. The dashes and dots from the tweet don't seem any more significant than random dashes and dots.

For example:

From the tweet: .-..--..-..-...--..-...-.--.-.-...-..--..-.--...-.-...-.-...--.-.-..--..-.-...-.-.-...-.-...--.- Searching at index 0: ['aigrets', 'regrede', 'regrets', 'aigret', 'autere', 'extine', 'rateen', 'ratine', 'ratite', 'regain', 'regret', 'remeet', 'retter', 'aigre', 'aimee', 'aimer', 'auxin', 'edged', 'enate', 'exter', 'rater', 'reget', 'remit', 'remix', 'remue', 'aune', 'aute', 'edge', 'rana', 'rane', 'rate', 'regr', 'remi', 'retd', 'aim', 'ait', 'aud', 'aux', 'ext', 'rad', 'ran', 'rat', 'rax', 'reg', 'rem', 'ret', 'ae', 'ai', 'ed', 'en', 'et', 'ex', 'ra', 're', 'a', 'e', 'r'] Index 10: ['repavement', 'repairmen', 'reemits', 'repaste', 'reprint', 'reweave', 'rewiden', 'reatus', 'reemit', 'repair', 'repast', 'repave', 'ritter', 'edana', 'edwin', 'readd', 'repas', 'repen', 'rewin', 'rimer', 'runed', 'rutin', 'enew', 'read', 'reem', 'reet', 'repr', 'riga', 'rime', 'rimu', 'rudd', 'rune', 'asg', 'ast', 'avn', 'edp', 'rea', 'ree', 'rep', 'rew', 'rig', 'rim', 'rit', 'rud', 'run', 'rut', 'rux', 'as', 'av'] Index 25: ['marinating', 'marinate', 'maritime', 'marina', 'marine', 'mariti', 'mended', 'marid', 'mende', 'metae', 'metas', 'meted', 'metre', 'maed', 'mare', 'mari', 'maru', 'mend', 'ment', 'meta', 'mete', 'gte', 'mae', 'mar', 'men', 'met', 'qed', 'tkt', 'tnt', 'gn', 'gt', 'ma', 'mr', 'qe', 'qr', 'tc', 'tk', 'q']

Now, here's a randomly generated sequence of dashes and dots: -...-.-.---...-.....----..------..-..--.-.-.-....---.-...-.--.--.-.-..--..--....--.--.-...-....-.. Index 0: ['detent', 'nitent', 'nitros', 'tienta', 'nitro', 'dart', 'deco', 'deny', 'dent', 'near', 'neet', 'teer', 'tiar', 'tien', 'bkt', 'dae', 'dar', 'dec', 'den', 'det', 'dry', 'nea', 'nee', 'nit', 'tee', 'tef', 'tie', 'tsk', 'tst', 'bk', 'bn', 'bt', 'da', 'de', 'dr', 'ne', 'ni', 'nu', 'te', 'ti', 'ts', 'tv', 'b', 'd', 'n', 't'] Index 10: ['nerium', 'debel', 'debit', 'debut', 'denes', 'dense', 'drest', 'needs', 'nines', 'tiens', 'tires', 'dais', 'dase', 'dasi', 'debe', 'debi', 'dene', 'dens', 'deti', 'dree', 'drie', 'need', 'nere', 'neri', 'nide', 'nidi', 'nine', 'nits', 'tied', 'tire', 'bde', 'bds', 'dah', 'das', 'deb', 'nib', 'nid', 'nus', 'bb', 'bd'] index 25: ['joinant', 'atoned', 'emoter', 'louiqa', 'atone', 'emote', 'join', 'loin', 'wone', 'wote', 'eom', 'joe', 'loe', 'lof', 'lou', 'wod', 'won', 'wot', 'jo', 'lm', 'lo', 'wo'] Index 51: ['tenuate', 'trueman', 'cermet', 'cueman', 'kerman', 'truant', 'certy', 'keawe', 'kitan', 'taste', 'tenue', 'treey', 'treen', 'trite', 'cert', 'cite', 'keap', 'keen', 'keet', 'king', 'kite', 'kuan', 'tave', 'teda', 'trin', 'trit', 'true', 'cfm', 'cit', 'cue', 'cup', 'kea', 'ker', 'kin', 'kit', 'kua', 'kue', 'tav', 'trf', 'cf', 'cu']