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: من این فیلم رو دوست داشتم .شخصیت سارا بهرامی عالی بود و همچنین بازی امین حیایی  بعنوان یک مرد خونسرد..بازی مهناز افشار هم عالی بود  فیلم روایتی از روایتهای تلخ جامعه مان میباشد<sep>Question: نظر شما به صورت کلی در مورد فیلم  دارکوب چیست؟
Example solution: positive
Example explanation: This is a good example. The sentiment of the review is positive toward the movie.

Problem: درکل موضوع فیلم این بود: هرکه بامش بیش، برفش بیشتر!  خانمها فقط بهانه ای بودند برای به نمایش گذاشتن این موضوع. حالا ممکنه چند وقت دیگه از آقایون برای نشون دادن این موضوع استفاده بشه.<sep>Question: نظر شما به صورت کلی در مورد فیلم  خانوم چیست؟

Solution: neutral