中文自動分詞面臨的困難有以下幾點：
1、未登錄詞識別。未登錄詞即未包括在分詞詞表中但必須切分出來的詞，包括各類專名、人名、地名、產品名、商標名、簡稱、省略語等。切分歧義。使用基於n-gram的切詞方法往往不能保證詞在切分過程中的語義獨立性，這種稱為交集型歧義（交叉歧義）。
2、基於詞典的分詞方法不能識別新詞、特定領域的專有詞。人名、機構名、地名、產品名、商標名、簡稱、省略語等都是自動分詞的難點。
中文自動分詞的相關知識如下：
1、中文自動分詞是自然語言處理中的壹個重要任務，它旨在將壹段連續的文本分割成獨立的詞匯或短語。與英文等西方語言相比，中文分詞具有壹定的復雜性，主要原因如下：未登錄詞識別：在中文文本中，存在大量的未登錄詞，即那些不在詞典中或者非常規詞匯。
2、這些詞往往是壹些專有名詞、人名、地名、產品名、商標名、簡稱、省略語等。對於這些詞的識別是中文自動分詞中的壹大挑戰。切分歧義：在中文文本中，壹個詞的邊界往往不清晰，尤其是在壹些復雜語境下。例如，“生活/中/的/美/好”。
3、既可以切分成“生活/中的/美/好”，也可以切分成“生活/中/的/美好”。這種由於相鄰詞匯之間的相互關系而產生的多種切分可能性，稱為切分歧義。新詞和特定領域詞匯識別：隨著社會的發展，新的詞匯和表達方式不斷湧現。
4、例如，“互聯網+”、“區塊鏈”等都是近年來出現的新詞。同時，每個領域都有其特定的專業詞匯，如醫學、法律、科技等。對於這些新詞和特定領域詞匯的識別，也是中文自動分詞的壹大挑戰。上下文依賴：中文分詞還面臨著上下文依賴的問題。