Given an input stream, the objective of this task is to classify whether words in the stream are grammatically correct or not. The input to this task is a stream of words, possibly from captions generated by a speech-to-text engine, and the output is a classification of each word from the labels (reason) = [NO_DIFF (correct), CASE_DIFF (case error), PUNCUATION_DIFF (punctuation error), CASE_AND_PUNCUATION_DIFF (both case and punctuation error), STEM_BASED_DIFF (stem word error), DIGIT_DIFF (digit error), INTRAWORD_PUNC_DIFF (intra-word punctuation error), and UNKNOWN_TYPE_DIFF (an error that does not corrrespond to the previous categories)].
One example: ['hey', 'everybody', 'ivan', 'from', 'weights', 'and', 'biases', 'here', 'in', 'this', 'video', "i'd"]
Solution is here: ['CASE_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_DIFF', 'UNKNOWN_TYPE_DIFF', 'CASE_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_DIFF']
Explanation: This sentence is a good example since the input stream is a grammatically incorrect statement and the output labels correctly classify the words that were incorrect.

Now, solve this: ['so', 'far', "I've", 'been', 'showing', 'you', 'how', 'to', 'use', 'jQuery', 'to', 'make', 'changes', 'that', 'we', 'could', 'have', 'just', 'made', 'in', 'HTML', "what's", 'the', 'point', 'well', 'now', "I'm", 'going', 'to', 'show', 'you', 'how', 'to', 'use', 'jQuery', 'to', 'make', 'changes', 'to', 'your', 'page', 'after', 'the', 'user', 'has', 'done', 'some', 'action', 'like', 'click', 'to', 'button', 'scroll', 'the', 'page', 'typed', 'in', 'a', 'form', 'anything', 'like', 'that', 'finally', "you'll", 'be', 'making', 'your', 'pages', 'truly', 'interactive', 'so', 'in', 'order', 'to', 'react', 'to', 'user', 'events', 'you', 'have', 'to', 'tell', 'jQuery', 'which', 'user', 'events', "you're", 'interested', 'in', 'and', 'what', 'function', 'you', 'wanted', 'to', 'call', 'when', 'that', 'event', 'happens']
Solution:
['NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_AND_PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'STEM_BASED_DIFF', 'UNKNOWN_TYPE_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_AND_PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF']