中文自然语言处理领域的难点和挑战在于其独特的语言特性以及数据稀缺性。汉语作为一种复杂而古老的语言，具有丰富的语法结构、多音字现象、歧义性强等特点，给自然语言处理带来了诸多挑战。

首先，中文语言的分词是一个关键问题。相比较于英语等空格分隔明确的语言，中文中并不存在明显的词语划分标记，因此分词任务往往需要考虑上下文语境，增加了处理难度。此外，中文中存在许多歧义词和多音字，这使得词语消歧变得尤为困难。

其次，中文语言的表意范畴广泛，造成了语义的多样性。同一词语可能具有多种不同的含义，在不同的语境下会产生不同的语义。因此，理解和准确解释中文文本的语义成为了一个相当具有挑战性的任务。

另外，由于中文的语料资源相对欠缺，特别是高质量标注的数据，影响了自然语言处理模型的性能和泛化能力。数据的不足导致了很多中文自然语言处理任务的发展受限，也制约了相关技术的进步。

总的来说，中文自然语言处理领域的难点和挑战主要源于其语言特性的复杂性、数据的稀缺性以及语义的多样性。面对这些挑战，研究人员需要不断改进技术手段、积极探索解决方案，以推动中文自然语言处理技术的发展和应用。