近年来在线教育受到的关注度越来越高,但是目前的在线教育基本上还是以辅导老师为核心,在科技方面更多的是还是体现在教育平台的竞争发展上。因此人工智能与教育相结合的自动推理解题系统有着很大的发展与应用前景,而且对社会的发展大有裨益。数学作为教育中的一门重要学科,对逻辑推理的要求很高,而且对于人工智能来说数学也是其发展的根基,两者是相辅相成的。本课题参与的初等数学解题系统以数学作为突破点,力求能做到对初等数学的自动推理和解题。而要做到对数学的自动推理,首先必须能够充分理解数学题目中的题意,因此针对数学语言的自然语言处理是必不可少的,本文主要借助Parser从句法结构的角度来对数学自然语言进行处理。本文首先分析了数学语句中容易导致句式混淆的情况,结合数学语句的结构特点主要从词语和词性两个方面有针对性地进行了数学语义消歧。在经过数学语义消歧后使用句法解析器Stanford Parser对数学语句进行解析,得到数学语句相应的依赖结构,再对依赖结构进行处理提取出其中的一阶谓词逻辑信息和并列信息。并将提取到的这些信息应用于数学语句自然语言处理中的命名实体识别模块,针对需要进行实体类型递进的语句进行处理,提升了数学语句实体命名的准确度,完善了对数学题目的语义理解。在将研究内容整理构建成完整的命名实体递进系统之后,本文从初等数学自建库中选取了1000道高中数学题目进行综合测试,最终在本系统上对一阶谓词逻辑和并列信息提取的准确率达到了96.51%,整个系统有着良好的适用性和可靠性。