自然语言处理的难点可以概括为四大类，分别是数据稀疏性、语义模糊性、语法复杂性和计算复杂性。

数据稀疏性：自然语言处理需要大量的语料库来进行训练和学习，但是对于某些语言、领域或任务，可用的语料库可能非常有限，这导致了数据稀疏性问题。缺乏足够的数据会使得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。

语义模糊性：自然语言中的词语和句子往往存在多种解释和含义，这导致了语义模糊性问题。同一个词语在不同的上下文中可能有不同的含义，而同一个句子也可能因为语气、语调等因素而产生不同的解释。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。

语法复杂性：自然语言的语法结构往往非常复杂，包括词序、时态、语态、语气等多个方面。这使得自然语言处理模型需要能够处理各种复杂的语法结构，准确地解析和理解文本。同时，不同语言之间的语法差异也会增加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。同时，自然语言处理模型也需要具备高效的算法和优化的技巧，以提高计算效率和准确性。

除了以上四个难点外，自然语言处理还面临着一些其他的挑战，如跨语言处理、鲁棒性、可解释性等方面的问题。这些难点和挑战都需要不断地研究和探索，以推动自然语言处理技术的发展和应用。