Given the task definition, example input & output, solve the new input case.
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؟
Output: positive
This is a good example. The sentiment of the review is positive toward the movie.

New input case for you: پرداخت ضعیف  بازی ضعیف بهرام رادان برخلاف انتظار  فیلم با رنگ و لعاب خوبی شروع میشه و این احساسو میده قرار فیلم خوبی رو ببینی اما متاسفانه تغییر سکانس های ناهماهنگ، باز کردن چند تاموضوع بدون اینکه بتونه خوب پرورششون بده ، بازی نسبتا ضعیف بازیگرا .....همه و همه در آخر شمارو مایوس از سینما میفرسته بیرون.<sep>Question: نظر شما در مورد شخصیت پردازی، بازیگردانی و بازی بازیگران فیلم  زرد چیست؟
Output:
negative