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:  اربد فيها جامعات اكثر من عمان ... وفيها قد عمان ونص لعيبه المنتخب منها ... و 80 % من مطربين الاردن منها
Example output: POSITIVE
Example explanation: This is a good example since the sentiment expressed here is positive and the classified label matches the sentiment.
Q: للي مفكرين المفاعل راح يطورهم المفاعل راح يدمر الاردن المنطقه اللي حولها لان الفساد الموجود بالاردن مش موجود بدوله اخرى هذا يعني ان الفاسدين رايحين يسمسروا يلهفوا لما يوصلوا اشكل مفاعل للاردن ناسين ان المفاعل يحتاج الى بحر ماء للتبريد نحن لانملك ماء للشرب ناسين ان التطور يكون بمشاركه الجميع ليس بقرار فردي ناسين ان الذي اقر المفاعل هو المحتكر الاول هيئه الطاقه ان شاغرها بقي معلق اثناء فتره تسلم طوقان وزاره التربيه والتعليم لدول المتقدمه بدات تبحث عن بدائل للمفاعلات نحن بنشتري الخربان منهم مشان التقدم بلدنا بفضل الله لديها طاقه الرياح طاقه الشمس لماذا لا يتم استغلالها بدل المفاعل النووي طالما اكلنا معظمه فاسد غير صالح بسبب الجشع الطمع الفساد
A:
NEGATIVE