This task is about classifying the sentiment of tweets in the Arabic language as POSITIVE or NEGATIVE. A positive (negative) sentiment indicates that the expressed opinion in the sentence is positive (negative). The input is a sentence is a sentence in Arabic and the output is the classified sentiment.

Input: Consider Input: فتحه نصره نوره بركته هداه

Output: POSITIVE


Input: Consider Input: والله لو يجمعونهم على شاطئ البحر الميت ويخلونهم يصرخون على اليهود ولمده 30 ثانيه ليهربون لقبرص عن طريق البحر سباحه

Output: NEGATIVE


Input: Consider Input: الاردن لا تمتلك اي الخبرات الفنيه في انشاء او صيانه او تشغيل المفاعلات النوويه لاردن ليس لديها سوى شهادات دكتوراه في هذا المجال نظريه بحته ان انشاء مفاعل نووي يعنى مقامره كامله بمئات الملاييين المضحك في الموضوع ان بدايه المشروع ستكون انشاء مفاعل تجريبي او تعليمي يتبع لهيئه الطاقه النوويه اليس الاجدر بهكذا مفاعل ان يتبع لاحدى الجامعات علاوه على ان كل هيئه الطاقه تم انشاها رضوه لفلان وعلنتان الاولي يا ساده ان يتم طرح انشاء شركه للتنقيب عن اليورانيوم وبيعه لتصبح الاردن دوله مصدره لهذه الماده امر اخر كثر الحديث مؤخرا عن انه يوجد في الاردن بترول بكميات على الاقل تكفي استهلكنا المحلي


Output: NEGATIVE