Sentiment Analysis using Convolutional Neural Networks with Multi-Task Training and Distant Supervision on Italian Tweets

In this paper, we propose a classifier for predicting sentiments of Italian Twitter messages. This work builds upon a deep learning approach where we leverage large amounts of weakly labelled data to train a 2-layer convolutional neural network. To train our network we apply a form of multi-task training. Our system participated in the EvalItalia-2016 competition and outperformed all other approaches on the sentiment analysis task. In questo articolo, presentiamo un sistema per la classificazione di soggettività e polarità di tweet in lingua italiana. L’approccio descritto si basa su reti neurali. In particolare, utilizziamo un dataset di 300M di tweet per addestrare una convolutional neural network. Il sistema è stato addestrato e valutato sui dati forniti dagli organizzatori di Sentipolc, task di sentiment analysis su Twitter organizzato nell’ambito di Evalita 2016.