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.
One 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؟
Solution is here: positive
Explanation: This is a good example. The sentiment of the review is positive toward the movie.

Now, solve this: ... فیلم خوبی بود اما تنها برای نیمه اول ماجرا. فیلم ساخته شده از کلیشه ، دیالوگ زده ، فیلم نامه نه چندان قوی. کلیشه این فیلم کارهای فرهادی بوده اما برخلاف مدل فیلمهای فرهادی ،من تقریبا (هیچ!) برداشت مشخصی از داستان نداشتم.<sep>Question: نظر شما به صورت کلی در مورد فیلم  ملبورن چیست؟
Solution:
negative