人类语言处理的困难主要体现在以下几个方面：
语言的语法结构非常复杂，包括句子结构、词汇搭配、语法规则等。在不同的语言中，语法结构也有所不同。例如，英语中的主谓宾结构较为简单，但是在德语中，名词的性别和格变化非常复杂。这使得计算机难以理解和处理语言。
同一个单词可以有多种不同的含义，甚至同一个句子在不同的语境中也可能有不同的含义。这种语义多样性使得计算机难以准确地理解语言。例如，“我在银行排队”和“这个软件很好排队”中的“排队”在不同的语境中有不同的含义。
语言的含义往往依赖于上下文。例如，“他打了一个人”和“他打了一个电话”中的“打了”在不同的语境中有不同的含义。上下文的复杂性使得计算机难以准确地理解和处理语言。
语言是一个不断变化的系统，包括新词的产生、词汇和语法的演变等。这种语言变化性使得计算机难以跟上语言的发展和变化，需要不断地更新和改进语言处理的算法和技术。
以上是人类语言处理的主要困难之处，解决这些困难需要运用到自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术。NLP是一种利用计算机来处理和分析人类语言的技术，主要包括以下几个方面：
词法分析是指将自然语言文本中的单词进行分词、词性标注等处理，以便计算机更好地理解和处理文本。例如，“I am a student”可以被分词为“I”、“am”、“a”、“student”。
句法分析是指对自然语言文本进行语法分析，以确定文本中的句子结构和语法规则。例如，“John saw the man with a telescope”可以被分析为“John saw the man”和“the man with a telescope”。
语义分析是指通过对自然语言文本进行分析，确定文本的含义。例如，“John saw the man with a telescope”可以被分析为“John使用望远镜看到了那个男人”。
上下文分析是指通过对自然语言文本进行分析，确定文本中单词的含义和上下文关系。例如，“John saw the man with a telescope”中的“telescope”可以被分析为“望远镜”，因为它是与“saw”一起使用的。
语言生成是指利用计算机生成自然语言文本。例如，通过对数据进行分析，可以生成一段描述商品的自然语言文本。
总之，人类语言处理的困难主要体现在语法复杂性、语义多样性、上下文依赖性和语言变化性上。为了解决这些困难，需要运用到自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、语义分析、上下文分析和语言生成等。