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: واقعا و به جرات می تونم بگم فیلم خوبیه که با کشش عجیبی تو رو با خودش می بره و هرگز رهات نمی کنه و این لذتبخشه ....<sep>Question: نظر شما در مورد داستان، فیلمنامه، دیالوگ ها و موضوع فیلم  حمال طلا چیست؟
Example Output: positive

Example Input: فیلمی اجتماعی ..... از درد ها و مشکلات موجود برای یک زن مثل خیلی از زن های مظلوم این کشور.....بازی ساره بیات مثل همیشه تحسین برانگیز بود.....ولی در کل مدت زمان فیلم خیلی طولانی بود و انسجام و تدوین بهتری را می طلبید.....در کل پیشنهاد می کنم حتما ببینید<sep>Question: نظر شما در مورد شخصیت پردازی، بازیگردانی و بازی بازیگران فیلم  ناهید چیست؟
Example Output: positive

Example Input: برف رو دوست نداشتم  فیلم همه ش دور خودش می چرخید و حرفایی که زده بود رو تکرار می کرد  داستان اصلاً جلو نمی رفت  هر بدبختی هم می شد سر این خونواده اومده بود  انگار نویسنده و کارگردان حواس شون نبوده کل ماجرا از یه صبح تا شبه.  خیلی جاها هم فیلم خیلی خسته کننده می شد.   manimoon..<sep>Question: نظر شما در مورد داستان، فیلمنامه، دیالوگ ها و موضوع فیلم  برف چیست؟
Example Output:
negative

