In this task, you are given books product reviews in Japanese language. The goal is to classify the review as "POS" if the overall sentiment of the review is positive or as "NEG" if the overall sentiment of the review is negative.

Example Input: 希望の星 . 現在は、一昔前のような露骨な偏向報道は、だんだんできなくなってきた。 その中でTBSはよくがんばっている。 筑紫さんももう歳なので、希望の星・太田さんにあとをお願いします。
Example Output: NEG

Example Input: お茶目でいたずらっこな子供たち . 行動力満点、おしゃまなリサと、いたずらっこの友達ギャスパール。二人が大好きな先生にクリスマスプレゼントをあげようと、内緒で悪戦苦闘します。プレゼントは、最初の予定とは違ってしまったけれど、二人も先生も大満足。二人と一緒に、ちょっぴりハラハラし、最後はやさしい気持ちになれる１冊。フランスでも大人気のリサとギャスパールシリーズの中でも、特にオススメの１冊です。
Example Output: POS

Example Input: 深まらない対話 . 書名のなかの「毛沢東」に興味があり、手にとりました。当該部分は、『毛沢東の私生活』を参考資料として対話されています。もしも、毛沢東に興味があるのであれば、この『私生活』を紐解かれることを推奨します。たくさんの発見があるでしょう。  　他の部分は、あえて読む内容を備えていると思いませんでした。相撲になっていない、と言って良いと思います。
Example Output:
NEG