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)].

Example Input: ["we're", 'in', 'the', 'room', 'in', 'the', 'Metropolitan', 'Museum', 'of', 'Art', "that's", 'devoted', 'to', 'archaic', 'Greek', 'sculpture', 'most', 'of', 'it', 'funerary', 'so', 'sculpture', 'meant', 'to', 'mark', 'race', 'but', 'I', 'just', 'saw', 'a', 'man', 'walk', 'over', 'to', 'this', 'twenty-six', 'hundred', 'year', 'old', 'sculpture', 'and', 'put', 'his', 'hand', 'as', 'a', 'kind', 'of', 'caress', 'against', 'her', 'backside', 'and', 'of', 'course', 'this', 'is', 'wrong', 'in', 'so', 'many', 'ways', 'but', 'what', 'happened', 'is', 'for', 'him', '2600', 'years', 'collapse', 'that', 'sculpture', 'was', 'this', 'sensuous', 'female', 'figure', 'that', 'man', 'walking', 'through', 'the', 'Met', 'felt', 'something', 'that', 'the', 'ancient', 'Greeks', 'felt', 'when', 'they', 'made', 'these', 'sculptures', 'they', 'were', 'a']
Example Output: ['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', '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', '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', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'DIGIT_DIFF', 'NO_DIFF', 'UNKNOWN_TYPE_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', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'UNKNOWN_TYPE_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF']

Example Input: ['the', 'diode', 'is', 'our', 'first', 'semiconductor', 'device', 'and', "it's", 'a', 'really', 'important', 'one', 'every', 'other', 'semiconductor', 'is', 'basically', 'made', 'from', 'combinations', 'of', 'diodes', 'and', "here's", 'a', 'picture', 'of', 'a', 'diode', 'that', 'you', 'can', 'buy', 'this', 'is', 'a', 'just', 'a', 'small', 'little', 'glass', 'package', 'and', 'that', 'distance', 'right', 'there', 'is', 'about', 'four', 'millimeters', 'and', 'inside', 'here', 'right', 'inside', 'here', 'is', 'a', 'little', 'silicon', 'chip', 'and', "it's", 'manufactured', 'to', 'be', 'a', 'diode', 'so', 'the', 'question', 'is', 'what', 'is', 'a', 'what', 'is', 'a', 'diode', 'a', 'diode', 'is', 'something', 'that', 'conducts', 'current', 'in', 'one', 'direction', 'and', 'does', 'not', 'conduct', 'current', 'in', 'the', 'other', 'direction']
Example Output: ['NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'INTRAWORD_PUNC_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'INTRAWORD_PUNC_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', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_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', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_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', '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', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF']

Example Input: ['since', 'type', '1', 'diabetes', 'is', 'caused', 'by', 'autoimmune', 'destruction', 'of', 'the', 'pancreas', 'that', 'results', 'in', 'an', 'absolute', 'deficiency', 'of', 'insulin', 'it', 'makes', 'sense', 'that', 'the', 'treatment', 'of', 'type', '1', 'diabetes', 'is', 'to', 'give', 'insulin', 'now', 'this', 'is', 'true', 'but', 'unfortunately', "it's", 'not', 'quite', 'that', 'simple', 'so', "let's", 'talk', 'about', 'treating', 'type', '1', 'diabetes', 'and', 'before', 'we', 'get', 'into', 'the', 'specifics', 'of', 'the', 'treatment', "let's", 'first', 'briefly', 'review', 'some', 'of', 'the', 'metabolic', 'states', 'in', 'the', 'human', 'body', 'and', 'there', 'are', 'two', 'general', 'states', 'you', 'have', 'the', 'absorptive', 'state', 'in', 'which', 'the', 'body', 'takes', 'energy', 'and', 'stores', 'it', 'and', 'you', 'have', 'the']
Example Output:
['NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'DIGIT_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', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'DIGIT_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_AND_PUNCUATION_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', 'DIGIT_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_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', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_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']

