You will be given a definition of a task first, then an example. Follow the example to solve a new instance of the task.
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.

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؟
Solution: positive
Why? This is a good example. The sentiment of the review is positive toward the movie.

New input: فیلم کلا مورد علاقه مخاطب عام ساخته شده و طنز خوبی داره. بازی ها خیلی معمولی هستند. بیشتر فیلم سرگرم کننده ای هست با موضوعات هیجان انگیز اکتی!    فیلمنامه : متوسط  بازی ها: متوسط  موسیقی: خوب  کارگردانی: خوب  فیلمبرداری: خوب   کلا اگه خواستین فیلم سرگرم کننده خوبی ببینین توصیه میشود.<sep>Question: نظر شما در مورد موسیقی فیلم  بارکد چیست؟
Solution:
positive