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Este artigo propõe uma extensão do modelo Lexicalized Meaning Representation (LMR), visando a representação sistemática de material lexical ausente na estrutura de superfície, em particular em fenómenos de redução a zero e elipse. Partindo da constatação de que as práticas correntes de anotação (nomeadamente em Abstract Meaning Representation, AMR) tendem a omitir ou a substituir por conceitos abstratos elementos semanticamente relevantes, defendemos que certos itens lexicais omitidos são linguisticamente recuperáveis com base na estrutura interna da frase, e não resultantes de inferência discursiva ou de conhecimento extralinguístico, e devem ser explicitamente representados. A proposta introduz critérios linguísticos para a reconstrução de material reduzido a zero, distinguindo entre casos que podem ser tratados por pós-processamento (e.g., anáfora) e casos que exigem reconstrução ao nível da representação, nomeadamente em construções com nomes predicativos e verbos-suporte, verbos auxiliares e estruturas comparativas. Com base em exemplos do português europeu, mostramos que a reconstrução controlada desses elementos melhora a correspondência entre forma linguística e representação semântica, reduzindo ambiguidades e assegurando maior consistência estrutural. Ao privilegiar apenas material lexical ancorado ou inferível a partir da estrutura linguística, a proposta mantém o princípio de lexicalização do LMR, ao mesmo tempo que reforça a sua adequação para tarefas de anotação semântica e processamento computacional.  

This paper proposes an extension of the Lexicalized Meaning Representation (LMR) model aimed at systematically representing lexical material absent from surface structure, particularly in cases of zero reduction. Building on the observation that current annotation practices (notably in Abstract Meaning Representation, AMR) either omit or replace semantically relevant elements with abstract concepts, we argue that certain omitted lexical items are linguistically recoverable from the internal structure of the sentence rather than inferred from discourse or world knowledge, and should be explicitly represented. The proposal introduces linguistically grounded criteria for the reconstruction of zeroed material, distinguishing between cases that can be handled through post-processing (e.g., anaphora) and those that require reconstruction at the sentence level, including constructions involving predicative nouns and support verbs, auxiliaries, and comparative structures. Based on European Portuguese data, we show that controlled reconstruction improves the correspondence between linguistic form and semantic representation, reducing ambiguity and ensuring greater structural consistency. By restricting reconstruction to lexically grounded or linguistically recoverable material, the proposal preserves the lexicalized nature of LMR while enhancing its adequacy for semantic annotation and computational processing tasks.