In this task, you will be given a movie review and a question about the reviewer's sentiment toward one aspect of the movie in Persian. You have to infer the answer to the question from the review and classify it. Classify the reviewer's sentiment into: "no sentiment expressed", "negative", "neutral", "positive", and "mixed". The mixed category indicates reviews where none of the sentiments are dominant (mix of positive and negative, or borderline cases); hence it is hard to detect the primary sentiment. Also, assign neutral label to reviews that express no clear sentiment toward an entity or any aspect of it. The "no sentiment expressed" label should be assigned to the reviews where the given aspect didn't discuss in the text.

Ex Input:
بیشترین تعدادی که من یک فیلم رو دیده م ، شب های روشن بوده و شب یلدا و باغ های کندلوس   حس بسیار خوبی دارند این فیلم ها  تصویر های ماندگار ، دیالوگ های ناب ، با ادبیات امروزی و بازی های دوست داشتنی و خودمونی ..... انگار که می شناسیمشون  خیلی خوبه ! خیلی!<sep>Question: نظر شما در مورد شخصیت پردازی، بازیگردانی و بازی بازیگران فیلم  شب‌های روشن چیست؟

Ex Output:
positive


Ex Input:
قاب های خوب، ریتم کند، قصه ای که پتانسیل طنز بیشتری داشت...<sep>Question: نظر شما در مورد داستان، فیلمنامه، دیالوگ ها و موضوع فیلم  دوباره زندگی چیست؟

Ex Output:
mixed


Ex Input:
فیلمی که با تمام وجود روحتون رو آزار می ده. نمی دونم چرا موضوعات ناراحت کننده، نشون دادن بدبختی و زجر کشیدن آدمها، جدیدا اینقدر جذاب شده!!! دیدن این فیلم رو اصلا توصیه نمی کنم!<sep>Question: نظر شما در مورد شخصیت پردازی، بازیگردانی و بازی بازیگران فیلم  همه چیز برای فروش چیست؟

Ex Output:

no sentiment expressed


