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.

[EX Q]: الدول المتقدمه الان تتجه لستخدام الطاقه المتجدده لانها اقل كلفه وليس لها مخاطر على البيئه والانسان ونحن الان نعاني من ضائقه ماليه كبيره وشحه مياه شديده وكلنا يعلم مدى حاجه المفاعل للمياه اذكركم فقط بما حدث في اليابان وهي الدوله الاكثر تطور في مجال التكنولوجيا وهي عباره عن جزر وكذلك كم اثر علينا المفاعل النووي الاسرائيلي وحالات السرطان المنتشره ولو لاحظنا التشوهات الخلقيه الاكثر في جنوب البلاد
[EX A]: NEGATIVE

[EX Q]: صباحكم سعاده وعباده مقبوله ان شاء الله
[EX A]: POSITIVE

[EX Q]: يارب يقدرنا على ادخال المياه النظيفه لكل بيت محتاجه المياه
[EX A]:
POSITIVE