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.

[EX Q]: به نظرمم یک فیلم خوش ساخت با طنزی شریف و در عین حال تلخ تلخ تلخ، و متاثر کننده ....<sep>Question: نظر شما در مورد تهیه، تدوین، کارگردانی و ساخت فیلم  آشغال‌های دوست‌داشتنی چیست؟
[EX A]: positive

[EX Q]: درود. نظرات دوستان را خواندم و به برداشت خودم شک کردم. من اصلا ارتباط برقرار نکردم. قطعا شخصیت ها درست پرداخته شده بودند و قصه هم شاید فشرده شده اتفاقات سخت یک زندگی بود اما اینها یک فیلم جذاب نمی سازند. این روزها حتی در سریال های تلویزیونی هم هیجان بیشتری را شاهد هستیم.<sep>Question: نظر شما در مورد شخصیت پردازی، بازیگردانی و بازی بازیگران فیلم  آستیگمات چیست؟
[EX A]: positive

[EX Q]: من اصلا این فیلم رو دوست نداشتم.  فضای فیلم انگار واقعی نبود و دیالوگ ها تقلید از فیلم های خارجی بود.<sep>Question: نظر شما به صورت کلی در مورد فیلم  ۳۶۰ درجه چیست؟
[EX A]:

Show your work and conclude with the exact phrasing "Therefore, the final answer is [answer]." where [answer] is just the final number or expression that solves the problem.
user
negative

