词干提取和词形还原是自然语言处理中的技术，用于将单词减少到基本形式。词干提取去除后缀，速度快但不准确。词形还原使用词典，速度慢但准确。两种技术降低文本维度，提高分类、聚类、搜索和机器学习。

LEMMING是一个模块化的对数线性模型，用于词形还原和标注，并支持任意全局特征的整合。它在六种语言的词形还原中表现出色，特别是捷克语，错误率降低了60%。联合建模词法标记和词元对彼此有益。

本文使用神经解析模型和人工干预预处理带有注释的文献资料，提供词性标签、词形还原和依赖树。评估了自然语言处理模型在数学领域的适应性和对于探索数学语言的有用性。进一步的工作需要使模型更好地适应数学，并提供更有效的学习助手。