自然语言处理（NLP）需要解决的难点主要包括以下几个方面：
歧义性：
自然语言中存在大量的歧义词和多义词，这使得语言理解和生成变得非常困难。一个词或句子可能有多种解释，需要根据上下文来确定其准确含义。
多义性：
同一个词在不同的上下文中可能有不同的含义，这使得自然语言处理模型需要具备较强的语义理解能力，才能准确地把握文本的真正含义。
上下文依赖：
句子的语义往往依赖较远的上下文，需要有效的技术来捕捉和利用上下文信息，以便更准确地解释文本。
数据稀缺：
对于某些语言或领域，标注数据不足，这会导致模型难以学习到准确的语言规律和模式，从而影响自然语言处理的性能。
语法复杂性：
自然语言的语法结构非常复杂，包括词序、时态、语态、语气等多个方面，这增加了自然语言处理的难度。
计算复杂性：
自然语言处理需要进行大量的计算和推理，包括词语的嵌入、句子的解析、语义的推理等，这些计算过程往往非常复杂，需要消耗大量的计算资源和时间。
跨语言处理：
不同语言之间存在显著的语法、词汇和语义差异，开发能够跨多种语言有效工作的NLP系统是一个巨大的挑战。
鲁棒性：
自然语言处理系统需要具备鲁棒性，能够处理噪声数据和各种异常情况，以确保系统的稳定性和可靠性。
可解释性：
自然语言处理模型需要具备一定的可解释性，以便人们能够理解模型的决策过程和输出结果，这在某些应用场景中是非常重要的。
情感分析：
情感分析需要识别文本中的情感倾向和情感强度，同时处理情感的多样性，包括不同的情感类型和情感表达方式。
实体识别和链接：
在自然语言处理中，实体识别和链接是一个重要的任务，需要将文本中的实体（如人名、地名、组织名等）与知识库中的实体进行匹配和关联。
文本连贯性和一致性：
自然语言处理需要确保文本的连贯性和一致性，包括处理句子之间的逻辑关系和语义连贯性。
风格和语气的控制：
自然语言处理系统需要能够识别和控制文本的风格和语气，以便生成符合特定语境和风格的文本。
知识依赖：
自然语言中包含大量的背景知识和文化信息，机器需要具备这些知识才能准确理解某些文本的含义。
语言的动态性：
语言是不断发展的，新的词汇、短语和表达方式不断涌现，NLP系统需要能够适应这种动态变化，及时捕捉和处理新出现的语言现象。
这些难点和挑战表明，自然语言处理是一个复杂且具有挑战性的领域，需要综合运用多种技术和方法来解决。