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.

Example Input: الله يحمي البلد من كل مخرب والله يعطيكي العافيه رجال الامن العين السهره على حمايه البلد من اصحاب النفس المريضه انتم النشامى
Example Output: POSITIVE

Example Input: نهارك اسود
Example Output: NEGATIVE

Example Input: من اين لنا المياه لتبريد المفاعل النووي فهو يحتاج الى نصف مليون مترا مكعبا من المياه لتبريده سنويا على الاقل والقاصي والداني يعرف اننا في بلد يعاني من شحه المياه اما كعلوم معرفه بالعلوم النوويه الطاقه فانا احب ان يتعلمها المتعلمين في بلادنا بدءا من جدول مندلييف للعناصر مرورا العناصر المشعه نظريه اينشتاين للطاقه نظريات الفيزياء الكميه البحث في عمر البروتون النيوترينو والكواركات واللبتونات وال  النظائر المشعه تفتيت الذره اشعه جاما بيتا الفا الراديوم البلوتونيوم البروتونات كافه النظريات بما فيها انواع المفاعلات النوويه تجارب الامم فيها مثل اليابان المانيا روسيا فرنسا امريكا للعلم فقط انها علوم نظريا سهله بسيطه يستطيع فهمها حتى الانسان ذو الخلفيه الرغبه العلميه على جميع او على الاقل جزء من علمائنا ان يقرروا المسار الذي يجب ان نسلكه نسير فيه بهذا الخصوص بموازنه المخاطر المكاسب بعدها على اساس النتيجه الفائده الواضحه يتم الاعتماد لقرارهم ان كان سلبا ام ايجابا
Example Output:
NEGATIVE