So gut wie alle Sprachassistenten der letzten Jahre basieren auf maschinellem Lernen. Dabei trainiert man Modelle mit Fragen und Antworten und im Idealfall können daraufhin Algorithmen auch Abwandlungen der Trainings-Fragen erkennen und korrekt beantworten – obwohl nicht die genaue Syntax gewählt wurde. Doch diese Modelle sind bei Fehlern oder Überlappungen mit anderen Fragen sehr schwer zu ana
