自然语言处理的跨语言处理难点主要包括以下几个方面：

语言差异：不同语言之间存在显著的差异，包括词汇、语法、句子结构等。这使得跨语言处理需要解决语言之间的转换和对齐问题，以确保准确理解和传达信息。

数据稀疏性：对于某些语言或语言对，可用的平行语料库（即同时包含源语言和目标语言对应文本的语料库）可能非常有限。这导致了数据稀疏性问题，使得跨语言处理模型难以学习到准确的语言映射和翻译规则。

语义对齐：不同语言之间的词汇和表达方式可能存在语义上的差异。同一个概念在不同语言中可能有不同的词汇表达，或者相同的词汇在不同语言中可能有不同的含义。这使得跨语言处理需要进行语义对齐，以确保准确传达源语言的含义。

文化背景：语言与文化紧密相关，不同语言背后蕴含着不同的文化背景和习惯用语。跨语言处理需要考虑到这些文化因素，以避免因文化差异而产生的误解或冲突。

技术挑战：跨语言处理需要解决一系列技术挑战，如语言识别、词汇映射、句子对齐、机器翻译等。这些技术需要不断研究和改进，以提高跨语言处理的准确性和效率。

为了解决这些难点，研究者们采用了各种方法和技术，如基于规则的方法、统计机器翻译、神经网络翻译等。同时，预训练语言模型（如多语言BERT）和迁移学习等技术的发展也为跨语言处理提供了新的思路和解决方案。然而，跨语言处理仍然是一个具有挑战性的任务，需要不断的研究和探索。