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.

Example 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 به صورت کلی در مورد فیلم  شب‌های روشن چیست؟
Example Output: positive

Example Input: قبلا فیلم چند متر مکعب عشق رو تو جشنواره دیده بودم امسال هم از دیدن فیلم جدید برادران محمودی لذت بردم. دست خوش<sep>Question: نظر شما در مورد تهیه، تدوین، کارگردانی و ساخت فیلم  شکستن همزمان بیست استخوان چیست؟
Example Output: positive

Example Input: سیزده رو دوست داشتم  ایده نو و جذابی داشت که خوب هم پرداخت شده بود  بازی ها خصوصاً نوید محمدزاده و  آزاده صمدی خیلی خوب بودن  کلیپ وسط فیلم هم عالی بود.  حس خیلی خوبی دارم که دیدمش.   manimoon..<sep>Question: نظر شما در مورد شخصیت پردازی، بازیگردانی و بازی بازیگران فیلم  سیزده چیست؟
Example Output:
positive

