Introducción: Los avances actuales en el campo de las TICs han permitido un importante impulso en el desarrollo de sistemas que traducen texto plano en español en pictogramas. Sin embargo, las soluciones actuales no pueden ser comprendidas por una persona con dificultades del lenguaje en Cuba, debido a que algunas terminologías no están presentes en el lenguaje cotidiano. 

Objetivo: Desarrollar el modelo Pictobana para el análisis semántico de un Pictotraductor que integre la semántica del lenguaje cubano.

Métodos: El modelo fue desarrollado aplicando técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Se realiza un análisis lingüístico con el objetivo de proporcionar las mejores representaciones posibles de los textos en pictogramas.

Resultados: El modelo es implementado en una aplicación web que proporciona una herramienta que ayuda a promover las competencias y habilidades de comunicación a personas con dificultades del habla en Cuba y a sus familiares.

Conclusiones: Las pruebas realizadas mediante experimentos y criterio de expertos, demuestran que el analizador desarrollado, aumenta la ajustabilidad de los pictogramas al contexto y a la semántica, aminorando la incoherencia y la ambigüedad semántica del futuro sistema.

Palabras clave: pictograma; pictotraductor; autismo; semántica; procesamiento del lenguaje natural.

ABSTRACT

Introduction: Current advances in the field of ICTs have allowed an important boost in the development of systems that allow translating plain text in Spanish into pictograms. However, the current solutions cannot be understood by a person with language difficulties in Cuba because some terminologies are not present in everyday language.

Objective: To develop the Pictobana model for the semantic analysis of a Pictotranslator that integrates the semantics of the Cuban language.

Methods: The model was developed by applying natural language processing techniques. A linguistic analysis was carried out with the aim of providing the best possible representations of the texts in pictograms.

Results: The model is implemented in a web application that provides a tool that helps promote communication skills and abilities for people with speech difficulties and their families in Cuba.

Conclusions: The tests carried out through experiments and expert criteria show that the developed analyzer increases the adjustability of the pictograms to the context and the semantics, reducing the incoherence and semantic ambiguity of the future system.

Keywords:  pictograms; pictotranslator; autism; semantics; natural language processing.