Un problema de palabras matemáticas (MWPs) comprende lógica matemática, números y lenguaje natural. Para resolver estos problemas, un modelo de resolución requiere comprensión del lenguaje y habilidad para razonar. Desde la década de 1960, se ha llevado a cabo continuamente investigación sobre el diseño de un modelo que proporcione soluciones automáticas para problemas matemáticos, y se han publicado numerosos métodos y conjuntos de datos. Sin embargo, los conjuntos de datos publicados en coreano son insuficientes. En este estudio, proponemos por primera vez un generador de datos en coreano para abordar este problema. El generador de datos propuesto comprendía tipos de problemas y variaciones de datos. Además, consta de 4 tipos de problemas y 42 subtipos. La variación de datos tiene cuatro categorías, lo que añade robustez al modelo. En total, se utilizaron 210,311 piezas de datos para el experimento, de las cuales se generaron 210,000 puntos de datos. El conjunto de datos de entrenamiento tenía 150,000 puntos de datos. Cada conjunto de datos de validación y prueba tenía 30,000 puntos de datos. Además, se obtuvieron 311 problemas de libros disponibles comercialmente sobre problemas matemáticos. Utilizamos estos problemas para evaluar la validez de nuestro generador de datos en problemas reales de palabras matemáticas. Los experimentos confirman que los modelos desarrollados utilizando el generador de datos propuesto pueden aplicarse a datos reales. El generador propuesto puede utilizarse para resolver MWPs en coreano en el campo de la educación y la industria de servicios, así como servir como base para futuras investigaciones en este campo.