شهدت مشكلة تصميم حلول NLP لمشاكل كلمة الرياضيات (MWP) نشاط بحثي مستمر ومكاسب ثابتة في دقة الاختبار. نظرا لأن الحلفل الموجودين يحققون أداء عاليا على مجموعات البيانات القياسية للمستوى الابتدائي الذي يحتوي على مشاكل في الكلمات الحسابية المجهولة الأولى، إلا أن هذه المشكلات غالبا ما يتم حلها في كثير من الأحيان "مع الجزء الأكبر من الاهتمام بالبحث إلى MWPS أكثر تعقيدا. في هذه الورقة، قصرنا انتباهنا إلى اللغة الإنجليزية MWPs تدرس في الصفوف الأربعة والأقل. نحن نقدم دليلا قويا على أن وحدات MWP الحالية تعتمد على الاستدلال الضحلة لتحقيق أداء عال في مجموعات البيانات القياسية. تحقيقا لهذه الغاية، نظهر أن حفلات MWP التي لا تملك الوصول إلى السؤال المطلوب في MWP، لا يزال بإمكانك حل جزء كبير من MWPS. وبالمثل، فإن النماذج التي تعالج mwps كحقيبة من الكلمات يمكن أن تحقق أيضا دقة عالية بشكل مدهش. علاوة على ذلك، نقدم مجموعة بيانات تحدي، Svamp، تم إنشاؤها من خلال تطبيق الاختلافات المختارة بعناية على الأمثلة التي تم أخذ عينات منها من مجموعات البيانات الحالية. إن أفضل الدقة التي تحققت بها النماذج الحديثة أقل بكثير على Svamp، وبالتالي إظهار الكثير لا يزال يتعين القيام به حتى لأبسط MWPS.