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)].

['in', 'the', 'last', 'video', 'we', 'hopefully', 'got', 'the', 'intuition', 'between', 'how', 'real', 'interest', 'rates', 'might', 'impact', 'planned', 'investment', 'we', 'saw', 'that', 'if', 'real', 'interest', 'rates', 'went', 'up', 'then', 'planned', 'investment', 'planned', 'investment', 'went', 'down', 'if', 'real', 'interest', 'rates', 'went', 'down', 'then', 'planned', 'investment', 'planned', 'investment', 'went', 'up', 'what', 'we', 'want', 'to', 'do', 'in', 'this', 'video', 'is', 'take', 'this', 'conclusion', 'right', 'over', 'here', 'this', 'hopefully', 'fairly', 'intuitive', 'conclusion', 'right', 'over', 'here', 'and', 'apply', 'it', 'to', 'our', 'Keynesian', 'cross', 'and', 'think', 'about', 'how', 'real', 'interest', 'rates', 'would', 'affect', 'overall', 'planned', 'expenditure', 'and', 'then', 'what', 'that', 'would', 'do', 'in', 'a', 'model', 'like', 'the']
['CASE_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', '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', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', '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', 'NO_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', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'UNKNOWN_TYPE_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']