Teacher: 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)].
Teacher: Now, understand the problem? If you are still confused, see the following example:
['hey', 'everybody', 'ivan', 'from', 'weights', 'and', 'biases', 'here', 'in', 'this', 'video', "i'd"]
Solution: ['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']
Reason: 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 instance: ["let's", 'talk', 'a', 'little', 'bit', 'about', 'the', 'US', 'customary', 'units', 'for', 'distance', 'if', 'we', 'go', 'to', 'a', 'human', 'scale', 'the', 'most', 'typical', 'used', 'unit', 'in', 'the', 'US', 'customary', 'system', 'would', 'be', 'the', 'foot', 'and', 'as', 'you', 'can', 'imagine', 'the', 'term', 'foot', 'and', 'if', 'you', 'have', 'many', 'of', 'them', 'you', 'are', 'now', 'talking', 'about', 'feet', 'comes', 'from', 'the', 'same', 'word', 'on', 'the', 'human', 'body', 'we', 'have', 'a', 'foot', 'or', 'we', 'have', 'two', 'we', 'have', 'two', 'feet', 'now', 'not', "everyone's", 'feet', 'are', 'the', 'same', 'length', 'but', 'the', 'length', 'of', 'a', 'foot', 'is', 'roughly', 'a', 'little', 'bit', 'larger', 'than', 'most', "people's", 'feet', 'and']
Student:
['CASE_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', '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', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'UNKNOWN_TYPE_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_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', 'PUNCUATION_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', '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', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF']