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)].

Let me give you an example: ['hey', 'everybody', 'ivan', 'from', 'weights', 'and', 'biases', 'here', 'in', 'this', 'video', "i'd"]
The answer to this example can be: ['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']
Here is why: 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.

OK. solve this:
['so', "I'm", 'going', 'to', 'draw', 'for', 'you', 'a', 'quick', 'figure', 'to', 'show', 'you', 'exactly', 'what', 'happens', 'with', 'the', 'AV', 'node', 'so', 'this', 'is', 'our', 'AV', 'node', 'over', 'time', 'right', 'and', "we've", 'got', '0', 'millivolts', 'here', 'positive', 'and', 'negative', 'and', 'you', 'know', 'the', 'AV', 'node', 'is', 'actually', 'going', 'to', 'look', 'really', 'similar', 'to', 'what', 'the', 'SA', 'node', 'looks', 'like', 'but', 'there', '', 'a', 'couple', 'of', 'key', 'differences', 'and', "I'm", 'going', 'to', 'try', 'to', 'as', 'I', 'draw', 'them', "I'm", 'going', 'to', 'highlight', 'them', 'so', 'one', 'is', 'that', "there's", 'a', 'shallow', 'increase', 'so', 'this', 'is', 'of', 'course', 'the', 'first', '', 'phase', 'this', 'is']
Answer:
['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', 'PUNCUATION_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'DIGIT_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_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', 'PUNCUATION_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', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF']