NLP（自然语言处理）的技术难点主要有以下几个方面：

1. 语言不规范：自然语言没有固定的形式，同一个意思可以用多种方式来表达，这给自然语言处理带来了一定的困难。
2. 错别字：在处理文本时，我们会发现有大量的错别字，让计算机理解这些错别字想表达的真正含义也是一项挑战。
3. 新词：我们处在互联网高速发展的时代，网上每天都会产生大量的新词，如何快速地发现这些新词，并让计算机理解也是NLP的难点。
4. 用词向量来表示词存在不足：虽然目前有一些算法可以将词转化为向量，但仍存在信息损失的问题，因此找到更有效的数学语言来表示词是NLP领域需要解决的问题。
5. 上下文信息：语言本身的上下文信息对语义的影响很大，而目前的NLP模型在处理时往往忽略了这一点。
6. 语义理解：即使在处理规范化的文本时，NLP也可能会遇到语义理解上的困难，例如同义词的替换、多义词的歧义、一词多义等问题。
7. 语法和结构：自然语言与结构化的编程语言有着显著的差异，自然语言的语法和结构相对灵活，使得解析和理解变得更加复杂。
8. 大规模数据的处理能力：NLP模型通常需要大量的训练数据，这包括深度学习在内的许多NLP算法都是数据密集型的。因此，如何有效地处理和分析大规模的文本数据也是当前面临的一个重要挑战。

为了克服这些挑战，研究者们正在不断探索新的技术和方法，例如更有效的词向量表示方法、上下文信息的利用、深度学习等。随着技术的进步，相信这些挑战会被逐渐克服。