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: お役立ちです。 . 娘が１歳数ヶ月のときに購入し、今２歳２ヶ月となりました。とても役に立ちます。雨の日、子供と何をして遊ぼうかって思案してたら、この本を。子供の月齢と近い頁から、「うちの子、こんなことできる？」と思ったものを選び、実際におこなってみましょう。アメリカの本だから日本では見あたらない物品もあります。そのアイディアだけを盗んで、身近にある物を代用したらいいんです。セッティングして、「こんなの、できるかなぁ？」と問いかけてみたら、驚くほど楽しそうにいろんなことにトライしてくれますよ。
Example Output: POS

Example Input: ありがとう . この本書いてくれてありがとう。わたしの前にきてくれてありがとう。いろいろ教えてくれてありがとう。
Example Output: POS

Example Input: 星１つすらつけたくない . 100万部突破してることが怖い。あまりにも売れてるからつい買っちゃった、でも内容は薄っぺらでつまんなかった、という人が大半だったら安心します。もし、100万人が感動してるのだったら私は日本を脱出します（笑）。この本は踏絵になります、っていうタイトルのレビューを書かれた方に大賛成。きっとトレンディドラマ好きな人がこの本を楽しめるんだと思います。行間とか抽象的な表現とか哲学とか、という要素が全くないです。「愛」の取り上げられ方がちょっと映画のＡＩに似てるかも...と言えば分かりやすいでしょうか。でも、あまりのくだらなさにたまには卒倒してみたい、という怖いもの読みたさの人にはオススメ。
Example Output:
NEG