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 is below.
Q: ['hey', 'everybody', 'ivan', 'from', 'weights', 'and', 'biases', 'here', 'in', 'this', 'video', "i'd"]
A: ['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']
Rationale: 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.
Q: ['what', "I've", 'got', 'here', 'is', 'the', 'graph', 'of', 'y', 'is', 'equal', 'to', 'cosine', 'of', 'X', 'and', 'what', 'I', 'want', 'to', 'do', 'is', 'figure', 'out', 'the', 'area', 'under', 'the', 'curve', 'Y', 'is', 'equal', 'to', 'f', 'of', 'X', 'and', 'above', 'the', 'x-axis', "I'm", 'going', 'to', 'do', 'it', 'over', 'various', 'intervals', 'so', 'first', "let's", 'think', 'about', 'the', 'area', 'under', 'the', 'curve', 'between', 'X', 'is', 'equal', 'to', 'zero', 'and', 'X', 'is', 'equal', 'to', 'PI', 'over', 'two', 'x', 'is', 'equal', 'to', 'PI', 'over', 'two', 'so', "we're", 'talking', 'about', 'this', 'area', 'this', 'area', 'right', 'over', 'here', 'well', 'the', 'way', 'we', 'denote', 'it', 'is', 'the', 'definite', 'integral']
A:
['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', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_AND_PUNCUATION_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', 'CASE_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'DIGIT_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', 'DIGIT_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_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']
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 is below.
Q: ['hey', 'everybody', 'ivan', 'from', 'weights', 'and', 'biases', 'here', 'in', 'this', 'video', "i'd"]
A: ['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']
Rationale: 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.
Q: ['what', "I've", 'got', 'here', 'is', 'the', 'graph', 'of', 'y', 'is', 'equal', 'to', 'cosine', 'of', 'X', 'and', 'what', 'I', 'want', 'to', 'do', 'is', 'figure', 'out', 'the', 'area', 'under', 'the', 'curve', 'Y', 'is', 'equal', 'to', 'f', 'of', 'X', 'and', 'above', 'the', 'x-axis', "I'm", 'going', 'to', 'do', 'it', 'over', 'various', 'intervals', 'so', 'first', "let's", 'think', 'about', 'the', 'area', 'under', 'the', 'curve', 'between', 'X', 'is', 'equal', 'to', 'zero', 'and', 'X', 'is', 'equal', 'to', 'PI', 'over', 'two', 'x', 'is', 'equal', 'to', 'PI', 'over', 'two', 'so', "we're", 'talking', 'about', 'this', 'area', 'this', 'area', 'right', 'over', 'here', 'well', 'the', 'way', 'we', 'denote', 'it', 'is', 'the', 'definite', 'integral']
A:
user
['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', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_AND_PUNCUATION_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', 'CASE_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'DIGIT_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', 'DIGIT_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_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']
assistant
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 is below.
Q: ['hey', 'everybody', 'ivan', 'from', 'weights', 'and', 'biases', 'here', 'in', 'this', 'video', "i'd"]
A: ['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']
Rationale: 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.
Q: ['what', "I've", 'got', 'here', 'is', 'the', 'graph', 'of', 'y', 'is', 'equal', 'to', 'cosine', 'of', 'X', 'and', 'what', 'I', 'want', 'to', 'do', 'is', 'figure', 'out', 'the', 'area', 'under', 'the', 'curve', 'Y', 'is', 'equal', 'to', 'f', 'of', 'X', 'and', 'above', 'the', 'x-axis', "I'm", 'going', 'to', 'do', 'it', 'over', 'various', 'intervals', 'so', 'first', "let's", 'think', 'about', 'the', 'area', 'under', 'the', 'curve', 'between', 'X', 'is', 'equal', 'to', 'zero', 'and', 'X', 'is', 'equal', 'to', 'PI', 'over', 'two', 'x', 'is', 'equal', 'to', 'PI', 'over', 'two', 'so', "we're", 'talking', 'about', 'this', 'area', 'this', 'area', 'right', 'over', 'here', 'well', 'the', 'way', 'we', 'denote', 'it', 'is', 'the', 'definite', 'integral']
A:
['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', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_AND_PUNCUATION_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', 'CASE_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'PUNCUATION_DIFF', 'NO_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'DIGIT_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', 'DIGIT_DIFF', 'CASE_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_DIFF', 'NO_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']