自然语言处理是一项复杂的任务，涉及到多个领域和技术的交叉。以下是自然语言处理需要解决的一些难点：
1. 语义理解：自然语言处理的核心目标是使机器能够理解人类的语言。然而，语言中的含义往往非常复杂，有时甚至对于人类来说都难以准确理解。同义词、多义词的存在，以及语境的细微差别都会影响到词语的真正含义。因此，如何让机器准确理解语言的含义是一个巨大的挑战。
2. 数据稀疏问题：对于许多自然语言处理任务来说，需要大量的训练数据来训练模型。然而，在某些情况下，某些特定的词组或表达方式可能只在特定的领域或语境中出现，这样的数据可能非常稀缺。数据稀疏问题可能会导致模型无法正确理解和处理这些情况。
3. 知识表示与建模：许多自然语言处理任务需要用到外部知识，如实体识别、关系抽取等。如何有效地表示和建模这些知识是一个重要的挑战。此外，知识库的构建和维护也是一个复杂且耗时的任务。
4. 跨语言处理：随着全球化的发展，跨语言处理变得越来越重要。不同的语言有其独特的语法、词汇和文化背景，因此，开发能够处理多种语言的自然语言处理系统是一个巨大的挑战。
5. 语境理解：语境对于理解语言非常重要。在不同的语境下，同一个词可能有完全不同的含义。因此，如何有效地理解和利用语境信息是一个关键的挑战。
6. 文本生成的自然度与多样性：在自然语言处理中，生成自然、流畅、多样的文本是一个重要的任务。然而，生成文本的自然度和多样性很难平衡，需要在保证流畅性的同时，保持足够的表达力。
7. 鲁棒性：自然语言处理系统需要能够处理各种输入形式，包括噪声数据、不完整的句子、错误的拼写等。因此，如何提高系统的鲁棒性，使其能够处理各种输入情况是一个重要的挑战。
总之，自然语言处理的难点在于语言的复杂性、数据的稀疏性、知识的表示与建模、跨语言处理、语境理解等方面。解决这些难点需要深入研究相关的技术和方法，并不断进行实践和创新。