دلائل پڑھنے کے لیے مشینوں کی تعلیم: تشریح شدہ کارپس کا عشرہ | Argumentree
دلائل کی کان کنی ایک نظریہ کے طور پر کئی دہائیوں تک موجود رہی قبل اس کے کہ یہ ایک قابل پیمائش کمپیوٹیشنل کام بن جائے۔ اس میں تبدیلی لانے والی چیز تشریح تھی: لوگ ہزاروں دستاویزات کے ساتھ بیٹھ کر، ہاتھ سے، یہ نشان زد کرتے تھے کہ کون سے حصے دعوے ہیں، کون سے مقدمات ہیں، اور کون سے کس کی حمایت یا مخالفت کر رہے ہیں۔ کرسچن اسٹاب اور ایریونا گوریوچ نے اس طرح قائل کرنے والے مضامین کی تشریح کی، جس سے عام طور پر AAEC کہلانے والا کارپس تیار ہوا۔ اینڈریاس پیلڈزس اور مانفریڈ اسٹید نے دلائل کی ساخت کا مطالعہ کرنے کے لیے خاص طور پر مختصر دلائل والے مائیکرو ٹیکسٹ کا ایک کارپس بنایا۔ جون سوک پارک اور کلیر کارڈی نے امریکی قانون سازی کے لیے جمع کرائے گئے عوامی تبصروں کی تشریح کی، جو کہ ایک زیادہ پیچیدہ صنف ہے۔ مشکل کبھی صرف لیبلنگ کی محنت نہیں تھی — یہ تھا کہ انسانی تشریح کرنے والے اس بات پر متفق نہیں ہوتے کہ دلیل کیا ہے، اور ایک ایسا کام جس پر انسان متفق نہ ہوں اسے قابل اعتبار طریقے سے اسکور نہیں کیا جا سکتا۔ اس لیے بین تشریح کنندہ اتفاق پورے میدان کا دروازہ دار بن گیا: یہ مشین کی کارکردگی پر عملی حد کو متعین کرتا ہے، کیونکہ ایک ماڈل کو اس تشریح کے مقابلے میں زیادہ مستقل نہیں سمجھا جا سکتا جس کے خلاف اسے جانچا جاتا ہے۔ کارپس نے اس میدان کی مستقل عدم توازن کو بھی ظاہر کیا — دلائل کے اجزاء کی شناخت کرنا قابل عمل ثابت ہوا، جبکہ ان کے درمیان تعلقات کی شناخت نہیں ہوئی۔
آپ ایک مشین کو دلائل تلاش کرنا نہیں سکھا سکتے جب تک کہ انسان اس بات پر متفق نہ ہوں کہ دلیل کیا ہے۔ یہ مشکل حصہ ثابت ہوا، اور اس نے اس میدان میں بعد میں کی جانے والی تمام پیمائشوں کو شکل دی۔
- دلائل کی کان کنی ایک حقیقی میدان اس وقت بنی جب لوگوں نے ہزاروں دستاویزات کو ہاتھ سے نوٹ کیا — دعوے، مقدمات، اور ان کے درمیان روابط۔
- تشریح کرنے والے متفق نہیں ہیں، خاص طور پر تعلقات کے بارے میں۔ بین تشریح کنندہ اتفاق ایک دروازے کی طرح بن گیا، کیونکہ یہ اس بات کی حد لگاتا ہے کہ کسی ماڈل کی درجہ بندی کتنی اچھی ہو سکتی ہے۔
- تین مجموعے نے اس دہائی کی تشکیل کی: قائل کرنے والے مضامین، دلائل دینے والے مائیکرو متون، اور عوامی قواعد و ضوابط پر تبصرے — صاف سے گندے۔
- ہر کارپس ایک صنف ہے۔ ایک ماڈل جو طلباء کے مضامین پر تربیت یافتہ ہے، وہ میٹنگ کی نقل پر منتقل نہیں ہوتا، اور طویل عرصے تک کسی کے پاس میٹنگ کی نقل کا کارپس نہیں تھا۔
- کارپورا نے مستقل عدم توازن کو بے نقاب کیا: اجزاء کو تلاش کرنا آسان ہے، جبکہ تعلقات کو تلاش کرنا آسان نہیں ہے۔
دو ماہرین، ایک پیراگراف، دو مختلف جوابات
دو تربیت یافتہ تشریح کنندگان کو ایک طالب علم کے مضمون کا ایک ہی پیراگراف دیں اور ایک سادہ سوال پوچھیں: کون سا جملہ دعویٰ ہے، اور کون سے جملے اس کے لیے وجوہات ہیں؟ وہ اکثر اس پر اختلاف کریں گے۔ موضوع کے بارے میں نہیں، یہ نہیں کہ دلیل اچھی ہے یا نہیں — بلکہ یہ کہ یہ کہاں ہے۔
یہ ایک حقیقت ہے جس نے کمپیوٹیشنل آرگومنٹ مائننگ کی پہلی دہائی کو تشکیل دیا، اور اسے کم سمجھنا آسان ہے۔ اس پر سب کچھ منحصر ہے: آپ کسی ایسے کام کے لیے بینچ مارک نہیں بنا سکتے جسے لوگ مستقل طور پر انجام نہیں دے سکتے، اور آپ یہ دعویٰ نہیں کر سکتے کہ ایک ماڈل انسانی کارکردگی کو اس فیصلے پر پیچھے چھوڑ دیتا ہے جسے انسان شریک نہیں کرتے۔
آخری ای میل تھریڈ پر خود کوشش کریں جس میں آپ نے بحث کی تھی۔ دعویٰ کو نشان زد کرنا عام طور پر آسان ہوتا ہے۔ یہ نشان زد کرنا کہ ہر اعتراض کس جملے کی طرف تھا، وہ جگہ ہے جہاں آپ ہچکچائیں گے — اور یہی ہچکچاہٹ اس دہائی کی پوری کہانی ہے۔
یہ نظریہ بیس سال تک کیوں بے استعمال رہا
1990 کی دہائی کے اوائل تک نظریاتی ڈھانچہ مکمل ہو چکا تھا۔ ٹولمین نے اس میدان کو اس کی ساخت فراہم کی، والٹن نے استدلال کے نمونوں کی فہرست دی، اور فری مین نے نتیجے پر حملہ کرنے اور اس کی طرف استدلال پر حملہ کرنے کے درمیان تفریق کی۔ جیسا کہ ہم نے اس سلسلے کی پہلی پوسٹ میں بیان کیا، ایک دلیل کو ایک لیبل والے گراف کے طور پر دوبارہ بیان کیا گیا تھا۔
لیبل شدہ گراف وہ چیز ہے جس پر کمپیوٹر کو اسکور کیا جا سکتا ہے — اصولی طور پر۔ عملی طور پر، آپ کو اس کے خلاف اسکور کرنے کے لیے کچھ درکار ہے۔ بغیر تشریح شدہ ڈیٹا کے، دو تحقیقاتی گروپ جو مختلف نتائج کا دعویٰ کرتے ہیں، اس کا فیصلہ کرنے کا کوئی طریقہ نہیں رکھتے، اور ایک ایسا میدان جہاں نتائج کا موازنہ نہیں کیا جا سکتا، وہ ایک میدان نہیں ہے۔ یہ ڈیمو کا مجموعہ ہے۔
تو وہ دہائی جس نے بحث کی کان کنی کو ایک شعبے میں تبدیل کیا، الگورڈمز کی دہائی نہیں تھی۔ یہ تشریحی ہدایات کی دہائی تھی۔
تین کارپورا جو کام کی وضاحت کرتے ہیں
مختلف تحقیقی گروپوں نے مختلف صنفوں کی وضاحت کی، اور صنف کا انتخاب ابتدائی طور پر کسی نے بھی جتنا سوچا تھا اس سے زیادہ اہمیت رکھتا تھا۔
- قائل کرنے والے مضامین (اسٹیب اور گوریوچ). طلباء کے دلائل پر مبنی مضامین، دعووں، مقدمات اور ان کے درمیان حمایت/حملے کے تعلقات کے لیے تشریح کردہ۔ ان لوگوں کی طرف سے منظم تحریر جو واضح طور پر دلائل دینے کی کوشش کر رہے تھے — متن کے لیے یہ تقریباً سب سے زیادہ سازگار ہے۔
- دلائل پر مبنی مائیکرو متون (Peldszus & Stede). مختصر کنٹرول شدہ متون جو خاص طور پر دلائل کی ساخت کا مطالعہ کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں، ہر ایک ایک جامع دلیل ہے جس کی ایک مخصوص شکل ہے۔ چھوٹے، صاف، اور اس طرح ڈیزائن کیے گئے ہیں کہ ساختی سوالات کے جوابات موجود ہوں۔
- عوامی قواعد سازی کے تبصرے (پارک اور کارڈی). امریکی ریگولیٹری مشاورت کے لیے عوام کی طرف سے جمع کرائے گئے تبصرے۔ حقیقی، غیر ترمیم شدہ، اکثر بے ربط — ان متون کے بہت قریب جو تنظیموں کے پاس واقعی موجود ہیں۔
صاف سے بے ترتیبی کی طرف یہ ترقی نوٹ کرنے کے لیے مفید چیز ہے۔ جیسے جیسے آپ فہرست میں نیچے جاتے ہیں، کارکردگی میں کمی آتی ہے، اور یہ تعلقات پر سب سے زیادہ کم ہوتی ہے۔ مضامین دوستانہ معاملہ تھے، اور یہاں بھی تعلقات کی تعداد معمولی تھی۔
بین تشریح کنندگان کا اتفاق حقیقی حد ہے
تشریحی منصوبے یہ رپورٹ کرتے ہیں کہ آزاد تشریح کنندگان کتنی بار متفق ہوتے ہیں، اور دلیل کی کان کنی میں یہ تعداد ایک حاشیہ نوٹ نہیں ہے۔ یہ ایک حد ہے۔
اگر دو تربیت یافتہ انسان جو ایک ہی رہنما خطوط کی پیروی کر رہے ہیں اس بات پر صرف معتدل طور پر متفق ہیں کہ کون سا مقدمہ کس دعوے سے منسلک ہے، تو پھر ایک ماڈل جو ان میں سے ایک کے خلاف جانچا گیا ہے، کو دوسرے پر غالب آنے کے طور پر معنی خیز طور پر بیان نہیں کیا جا سکتا۔ ماڈل سے پہلے ہی پیمائش خود غیر مستحکم ہو جاتی ہے۔
معاہدے کے اجزاء پر تعلقات کی نسبت مستقل طور پر زیادہ ہیں — لوگ زیادہ تر اس بات پر متفق ہیں کہ کون سا جملہ ایک دعویٰ ہے، اور اس بات پر اختلاف کرتے ہیں کہ یہ کس چیز کا جواب دے رہا ہے۔ یہ واحد عدم توازن بعد میں جو کچھ بینچ مارک دکھائیں گے اس کی پیش گوئی کرتا ہے۔
اپنی ٹیم پر تشریح کا ٹیسٹ چلائیں۔
ایک فیصلہ کرنے کے ای میل تھریڈ کو لیں اور دو ساتھیوں سے الگ الگ پوچھیں کہ وہ سب سے مضبوط اعتراض کو نشان زد کریں اور بتائیں کہ یہ کس مخصوص وجہ کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ اگر وہ مختلف ہدف منتخب کرتے ہیں، تو آپ کا اختلاف کبھی حقائق کے بارے میں نہیں تھا — اور کوئی بھی خلاصہ کرنے والا ٹول اس کو سامنے نہیں لائے گا، کیونکہ خلاصے اس بات کا ریکارڈ رکھتے ہیں جو کہا گیا تھا نہ کہ اس کا ہدف کیا تھا۔
ہدایات نظریہ ہیں، جو عملی شکل میں ہیں۔
ایک تشریحی رہنما اصول دفتری کام کی طرح لگتا ہے۔ یہ ایک وضاحت کے قریب ہے۔ ہر ابہام جو نظریہ نے کھلا چھوڑا ہے اسے حل کرنا ہوگا قبل اس کے کہ تشریح کرنے والے شروع کر سکیں، اور ہر حل ایک حقیقی عزم ہے۔
کیا ایک بلاغتی سوال ایک دعویٰ ہے؟ کیا نتیجے میں دوبارہ بیان کرنا ایک نیا جزو شمار ہوتا ہے یا وہی پرانا؟ جب ایک جملہ ایک ساتھ دو دعووں کی حمایت کرتا ہے، کیا یہ دونوں سے جڑتا ہے، یا قریب تر سے، یا زیادہ عمومی سے؟ اگر کوئی شخص کسی نقطے کو تسلیم کرتا ہے اس سے پہلے کہ وہ اس کا جواب دے، کیا یہ تسلیم ان کی اپنی حیثیت پر حملہ ہے؟
ان میں سے کسی کے بھی واضح جوابات نہیں ہیں، اور ہر کارپس نے انہیں تھوڑا مختلف انداز میں جواب دیا۔ یہی وجہ ہے کہ ماڈلز مختلف کارپس کے درمیان اچھی طرح منتقل نہیں ہوتے: وہ جزوی طور پر ایک صنف سیکھ رہے ہیں، اور جزوی طور پر ایک ٹیم کے ان سوالات کے جوابات سیکھ رہے ہیں۔
لیکن کیا آپ مزید ڈیٹا کی تشریح نہیں کر سکتے؟
یہ ایک قدرتی جواب ہے، اور جزو کی شناخت کے لیے یہ وسیع پیمانے پر کام کرتا ہے۔ زیادہ تشریح شدہ اسپینز نے بہتر اسپین کی شناخت پیدا کی۔ اس شعبے کا یہ حصہ مستقل اور قابل پیش گوئی طور پر بہتر ہوا۔
رشتہ داروں کے لیے یہ نہیں ہوا، اور اس کی وجہ ساختی ہے نہ کہ حجم کا معاملہ۔ رشتے جملے کے باہر کے سیاق و سباق پر منحصر ہیں — جس کی مستقل طور پر وضاحت کرنا مہنگا ہے۔ اختلافی رشتے نایاب ہیں، لہذا کارپس کو بڑھانے سے عدم توازن بھی بڑھتا ہے۔ اور جڑنے والا مرحلہ اکثر بیان نہیں کیا جاتا، لہذا تشریح کرنے والا متن میں کچھ نظر آنے والی چیز کو نشان زد نہیں کر رہا؛ وہ اس کی دوبارہ تعمیر کو نشان زد کر رہے ہیں۔
زیادہ ڈیٹا تینوں مسائل کو حل کرنے کے بجائے بڑھاتا ہے۔ یہ دلیل اگلے مضمون کا موضوع ہے۔
جو دہائی پیچھے چھوڑ گئی
دو چیزیں، دونوں ابھی بھی بوجھ اٹھانے والی ہیں۔
پہلا کام کی تعریف خود ہے۔ چار حصوں میں تقسیم جو ہر دلیل کی کان کنی کے مقالے کے آغاز میں ہوتی ہے — اجزاء تلاش کرنا، انہیں لیبل کرنا، انہیں آپس میں جوڑنا، روابط کی درجہ بندی کرنا — یہ ان تشریحی منصوبوں کا نتیجہ ہے، فلسفے کا نہیں۔ ٹولمین نے کبھی بھی ایک پائپ لائن کی تجویز نہیں دی۔
دوسرا بینچ مارک سیٹ ہے۔ جب ایک جدید نظام ایک عدد کی رپورٹ کرتا ہے، تو یہ عام طور پر اس دہائی میں تشریح کردہ مضامین یا مائیکرو ٹیکسٹ پر رپورٹ کر رہا ہوتا ہے۔ یہ بات یاد رکھنا اہم ہے جب مختلف مقالات کے اعداد و شمار کا موازنہ کیا جائے: دو مختلف کارپوری پر ایک ہی میٹرک کا نام ایک ہی پیمائش نہیں ہے، اور بہت سی شائع شدہ موازنوں میں اس بات کو خاموشی سے نظر انداز کیا جاتا ہے۔
یہ لیب کے باہر کا کیا مطلب ہے
- اگر انسان اس بات پر متفق نہیں ہو سکتے کہ بحث کہاں ہے، تو کوئی بھی آلہ آپ کو یقین نہیں دے گا۔ نکالی گئی ساخت کو ایک مسودے کے طور پر سمجھیں جسے درست کرنا ہے، نہ کہ ایک فیصلہ جسے قبول کرنا ہے۔
- نوع زیادہ اہم ہے بجائے حجم کے۔ ایک ایسا نظام جو صاف ستھری مضامین پر ترتیب دیا گیا ہے، ایک میٹنگ کی نقل میں جو مداخلتوں اور ادھورے خیالات سے بھری ہوئی ہے، ایک بالکل مختلف مسئلے کا سامنا کرتا ہے۔
- اہداف کے بارے میں اختلاف اصل اشارہ ہے۔ جب دو لوگ یہ سوچتے ہیں کہ ایک اعتراض مختلف چیزوں کی طرف تھا، تو وہ خلا عموماً وہ جگہ ہوتی ہے جہاں فیصلہ واقعی رکا ہوا ہے۔
- صرف ایک کارپس کے اندر بینچ مارک نمبروں کا موازنہ کریں۔ مختلف ڈیٹا سیٹ پر وہی میٹرک ایک مختلف پیمائش ہے، چاہے لیبل کیسا ہی کیوں نہ لگے۔
جہاں دلیل ہے
تشریح کا دہائی اس کہانی کا سب سے کم شاندار حصہ ہے اور یہی وہ حصہ ہے جس پر باقی سب کچھ منحصر ہے۔ کوئی بھی ماڈل، چاہے وہ کتنا ہی بڑا کیوں نہ ہو، اس حقیقت سے بچ نہیں سکتا کہ اس کا اسکور بورڈ ان لوگوں نے بنایا تھا جو کبھی کبھار ایک دوسرے سے اس بات پر اختلاف رکھتے تھے کہ بحث کہاں ہے۔
یہ ایک مفید چیز ہے جو آپ اپنے اجلاسوں میں لے جا سکتے ہیں۔ اگر دو تربیت یافتہ تشریح کنندگان کے لیے ایک تحریری رہنما خطوط کے ساتھ دلیل تلاش کرنا مشکل ہے، تو یہ حقیقت کہ آپ کی ٹیم ایک فیصلے پر دوبارہ بحث کر رہی ہے، کوئی نظم و ضبط کا مسئلہ نہیں ہے۔ یہ وہی مسئلہ ہے، بغیر رہنما خطوط کے۔
دلائل نکالنے کی سیریز
پانچ مضامین کہ مشینوں نے دلائل پڑھنا کیسے سیکھا — یہ میدان کہاں سے آیا، اس کے مشکل مسائل کیوں مشکل ہیں، اور ہم اسے کیسے استعمال کرتے ہیں۔
کیسے 1958 کی ایک فلسفیانہ کتاب جسے منطقیات نے مسترد کیا، ایک مشین لرننگ کے کام کے لیے وضاحت بن گئی۔
ڈیٹا میں اختلاف شاذ و نادر ہوتا ہے اور یہ اس سیاق و سباق پر منحصر ہے جو جملے میں موجود نہیں ہے۔
زیرو شاٹ ماڈلز نے کارپس کی رکاوٹ کو ختم کر دیا اور ساختی مسائل کو بالکل اسی جگہ چھوڑ دیا جہاں وہ تھے۔
اس کا اطلاق: دلیل کی اقسام، ہر قسم کے لیے ایک اہم دعویٰ، اور کیوں اعتماد غلط درجہ بندی کا اشارہ ہے۔
ذرائع اور مزید مطالعہ
قائل کرنے والے مضمون کی تشریح کا منصوبہ اور اس کی ہدایات — وہ مجموعہ جو اس کام کو قابل پیمائش بناتا ہے۔
اسی کارپس کا مکمل تجزیاتی علاج، جس میں اجزاء اور تعلقات کے نتائج عام طور پر اس سے حوالہ دیے جاتے ہیں۔
فری مین ماڈل کو خودکار دلیل کی کان کنی کے لیے عملی شکل دینا — نظریے سے تشریحی اسکیم تک کا پل۔
سی ڈی سی پی عوامی قواعد سازی کے تبصروں کا مجموعہ — حقیقی، بے ترتیبی، اور مضامین سے کہیں زیادہ مشکل۔
سروے جس نے دہائی کو یکجا کیا — کام کی تعریفیں، کارپوری اور تشخیصی عمل۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
دلائل کی کان کنی کا کارپس کیا ہے؟
دستاویزات کا ایک مجموعہ جس میں لوگوں نے دلائل کی ساخت کو ہاتھ سے نشان زد کیا ہے: کون سے حصے دعوے ہیں، کون سے مقدمات ہیں، اور کون سا مقدمہ کس دعوے کی حمایت یا مخالفت کرتا ہے۔ یہ وہ چیز ہے جو متضاد نظاموں کو ایک ہی ڈیٹا پر موازنہ کرنے کی اجازت دیتی ہے، جو ایک خیال کو تحقیق کے میدان میں تبدیل کرتی ہے۔
AAEC کارپس کیا ہے؟
آرگومنٹ اینوٹیشن ایسیز کارپس، جو کرسچن اسٹاب اور ایریونا گوریوچ نے طلباء کے قائل کرنے والے مضامین سے بنایا ہے۔ یہ دلائل کے اجزاء اور ان کے درمیان تعلقات کی تشریح کرتا ہے، اور یہ دلائل کی کان کنی کے لیے ایک معیاری بینچ مارک کے طور پر برقرار ہے۔
بین تشریح کنندگان کے معاہدے کی اہمیت کیوں ہے؟
کیونکہ یہ پیمائش پر ایک حد مقرر کرتا ہے۔ اگر دو تربیت یافتہ انسان ایک ہی رہنما اصول کی پیروی کرتے ہوئے اس بات پر متفق نہ ہوں کہ کون سا مقدمہ کس دعوے سے منسلک ہے، تو ایک ماڈل جو ان میں سے ایک کے خلاف جانچا گیا ہے، دوسرے کو شکست دینے کے لیے معنی خیز طور پر پیش نہیں کیا جا سکتا۔ ماڈل سے پہلے تشخیص غیر مستحکم ہو جاتی ہے۔
ماڈلز جو ایک کارپس پر تربیت یافتہ ہیں، دوسرے پر کیوں کمزور کارکردگی دکھاتے ہیں؟
کیونکہ ہر کارپس ایک صنف اور ہدایت کے فیصلوں کا مجموعہ ہے۔ طلبہ کے مضامین منظم اور سوچ سمجھ کر لکھے جاتے ہیں؛ عوامی تبصرے بے ترتیب ہوتے ہیں۔ ایک ماڈل جزوی طور پر صنف سیکھتا ہے اور جزوی طور پر ایک تشریحی ٹیم کے مبہم معاملات کے جوابات سیکھتا ہے، اور نہ ہی یہ صاف ستھرا منتقل ہوتا ہے۔
کیا آپ تعلق کی شناخت کو درست کرنے کے لیے مزید ڈیٹا کی وضاحت کر سکتے ہیں؟
اس نے جزو کی شناخت میں کافی مدد کی اور تعلق کی شناخت میں بہت کم۔ تعلقات جملے سے آگے کے سیاق و سباق پر منحصر ہوتے ہیں، اختلاف کے تعلقات نایاب ہیں، لہذا کارپس کو بڑھانے سے عدم توازن بھی بڑھتا ہے، اور جڑنے والا مرحلہ اکثر غیر بیان ہوتا ہے — لہذا تشریح کرنے والا ایک دوبارہ تعمیر کو نشان زد کر رہا ہے نہ کہ کچھ قابل دیکھنے۔
آج کل کون سے کارپوریہ بینچ مارک کے طور پر استعمال ہوتے ہیں؟
قائل کرنے والے مضامین اور دلائل پر مبنی مائیکرو متون سب سے زیادہ عام ہیں، جبکہ عوامی تبصرے کے کارپس کو زیادہ مشکل اور پیچیدہ تشخیص کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ کیونکہ ہر ایک مختلف تشریحی فیصلے استعمال کرتا ہے، دو کارپس میں ایک ہی میٹرک کا نام ایک ہی پیمائش نہیں ہے — یہ ایک عام غلط فہمی کا ذریعہ ہے۔
Argumentree Team
Decision Science
The Argumentree team explores the science of better decisions—from ancient philosophy to modern AI.
تشریح کے مرحلے کو چھوڑ دیں
ایک نقل چسپاں کریں اور ایک منظم فوائد اور نقصانات کا درخت حاصل کریں جسے آپ درست کر سکتے ہیں — مسودہ خودکار ہے، فیصلہ آپ کا رہے گا۔
فیلڈ کے لیے حوالہ صفحہ — کام، تاریخ، اور کیوں تعلقات مشکل حصہ ہیں۔
پورے میدان کا قوس، ایک مسترد شدہ 1958 کی فلسفے کی کتاب سے لے کر آج تک۔
جو کچھ کارپورا نے اختلاف کے بارے میں ظاہر کیا، اور کیوں مزید ڈیٹا اس کا حل نہیں کرتا۔
بحث کو ایک دلیل کے درخت میں تبدیل کریں
اپنی ٹرانسکرپٹس سے منظم استدلال — کوئی تشریحی رہنما خطوط کی ضرورت نہیں۔
مفت شروع کریں