Dans cet article, nous proposons Emo2Vec, une méthode qui encode les sémantiques émotionnelles en vecteurs. Nous entraînons Emo2Vec par apprentissage multitâche sur six tâches différentes liées aux émotions, incluant l'analyse des émotions/sentiments, la classification de l'ironie, la détection du stress, la classification du langage abusif, la détection d'insultes et la reconnaissance de la personnalité. Notre évaluation d'Emo2Vec montre qu'il surpasse les représentations existantes liées aux affects, telles que les plongements de mots spécifiques aux sentiments (Sentiment-Specific Word Embedding) et les plongements DeepMoji, avec des corpus d'entraînement beaucoup plus petits. Lorsqu'il est concaténé avec GloVe, Emo2Vec atteint des performances compétitives comparables aux résultats de pointe sur plusieurs tâches en utilisant un classifieur de régression logistique simple.