IRADABE2: Lexicon Merging and Positional Features for Sentiment Analysis in Italian

English. This paper presents the participation of the IRADABE team to the SENTIPOLC 2016 task. This year we investigated the use of positional features together with the fusion of sentiment analysis resources with the aim to classify Italian tweets according to subjectivity, polarity and irony. Our approach uses as starting point our participation in the SENTIPOLC 2014 edition. For classification we adopted a supervised approach that takes advantage of support vector machines and neural networks. Italiano. Quest’articolo presenta il lavoro svolto dal team IRADABE per la partecipazione al task SENTIPOLC 2016. Il lavoro svolto include l’utilizzo di caratteristiche posizionali e la fusione di lessici specialistici, finalizzato alla classificazione di tweet in italiano, secondo la loro soggetività, polarità ed ironia. Il nostro approccio si basa sull’esperienza acquisita nel corso della partecipazione all’edizione 2014 di SENTIPOLC. Per la classificazione sono stati adottati dei metodi supervisionati come le macchine a supporto vettoriale e le reti neurali.