如何看待浙江大学ACL 2021论文实验数据存在问题？
首先，我们得认识到，任何研究都可能犯错，尤其是在高度复杂和前沿的研究中。 算法的迭代、实验环境的细微差异、数据集的预处理方式，都可能导致结果出现偏差。问题并非出在“浙江大学”这个机构本身，而是某个具体的研究团队、某个具体的研究项目。
具体到“ACL 2021论文实验数据存在问题”这件事，我们可以从几个层面来解读：
1. 问题的性质和影响：
数据造假（Fabrication/Falsification）： 这是最严重的情况。如果数据是凭空捏造的，或者经过了不当的修改以获得预期的结果，这直接违反了科研诚信原则，是对整个学术界的欺骗。
数据错误（Error/Mistake）： 这可能是由于代码bug、计算错误、数据集标注错误、实验设置不当等多种原因造成的。错误可能是有意的，也可能是无意的。无意的错误虽然不涉及诚信问题，但同样会误导后续研究，削弱论文的科学价值。
不当的数据使用（Misuse）： 例如，在报告实验结果时，选择了对自身模型有利但统计上不具代表性的子集；或者在评估模型时，使用了与训练数据高度重叠的测试集，导致结果虚高。
为什么数据问题特别严重？
可复现性危机： 科学研究的一个重要原则是可复现性。如果实验数据本身就不准确或被修改，那么其他研究者就无法复现其结果，也无法在此基础上进行进一步的研究。
误导研究方向： 基于错误数据的研究结论，可能会误导其他研究者投入时间和资源去探索错误的理论或方法，延缓整个领域的发展。
论文可信度： 数据是支撑论文结论最直接、最核心的证据。一旦数据出现问题，论文的结论、创新性乃至作者的学术声誉都会受到严重质疑。
同行评审的局限性： 虽然同行评审可以发现很多问题，但它不是万能的。许多细微的数据问题，或者在审稿阶段难以暴露的错误，可能会被“漏网”。
2. 可能的原因分析：
压力与期望： 科研界，尤其是顶尖会议（如ACL），发表论文的压力非常大。为了在激烈的竞争中脱颖而出，一些研究者可能会在实验数据处理或呈现上“走捷径”或犯错。
复杂性： NLP模型越来越复杂，训练和评估的流程也越来越长，涉及的超参数、数据集版本、代码库等因素繁多。这增加了出错的可能性。
数据集的挑战： 很多NLP研究依赖于公开的数据集。这些数据集可能本身就存在质量问题（噪声、不一致性、标注偏差等），或者在预处理过程中引入了错误。
工具和框架的 bug： 尽管有成熟的深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow），但它们本身也可能存在bug，或者在使用不当时出现问题。
研究者经验不足： 尤其是一些年轻的研究者，可能在实验设计、数据分析、结果呈现方面缺乏足够的经验。
3. 如何看待和应对：
承认和透明： 如果问题确实存在，最健康的应对方式是研究团队能够主动承认错误，并公开透明地说明情况。例如，发布勘误声明（errata），解释错误发生的原因，并可能提供修正后的数据或实验结果。
学术界的反应：
学术共同体的监督： 通常，这类问题会被其他研究者发现，并通过邮件、博客、社交媒体或更正式的渠道（如向期刊/会议的出版委员会/伦理委员会投诉）提出质疑。
撤稿的可能性： 如果问题严重到影响论文的根本结论，甚至涉及数据造假，那么论文被撤稿是极有可能的。这虽然是对作者的严厉打击，但也是维护学术诚信的必要手段。
反思和改进： 这种事件也促使整个学术界反思现有的同行评审机制、实验验证流程以及研究者在数据处理方面的责任。
对作者和团队的影响：
声誉受损： 无论错误是有意还是无意，一旦被证实，作者和其所在研究团队的学术声誉都会受到影响。
职业生涯： 严重的数据问题，尤其是涉及诚信问题，可能对研究者的职业生涯产生长期负面影响，比如在晋升、申请基金或继续深造方面遇到障碍。
学习和成长： 从长远来看，经历这样的事件，如果能够深刻反思并纠正，也可能成为作者学习和成长的契机，帮助他们建立更严谨的科研态度。
4. 如何避免：
加强内部审查： 研究团队内部应该建立多层级的代码审查和实验结果验证机制。
公开代码和数据： 鼓励研究者公开实验代码和预处理脚本，甚至原始数据（在保护隐私的前提下）。这大大提高了透明度和可复现性，也更容易被社区发现问题。
强调数据和实验的规范性： 在学术训练中，应更加重视数据管理、统计分析和实验设计方面的培训。
使用成熟的工具和流程： 尽量使用经过广泛验证的工具和标准化流程进行实验。
第三方验证： 鼓励第三方独立验证关键研究结果。
总而言之，任何研究都可能出错，但自然语言处理领域对实验数据的准确性和可复现性要求极高。 浙江大学ACL 2021论文实验数据问题，无论其具体性质如何，都是一个值得警惕的信号。它提醒着我们，在追求创新和突破的同时，务必坚守科学研究最基本的诚信和严谨原则。学术界的良性发展，离不开每一位研究者对数据和实验的敬畏之心，以及对透明度和可复现性的不懈追求。如果问题被证实，公开、诚实的沟通和必要的修正，是维护学术声誉和信任的关键。
网友意见
单说F1不在P和R之间的情况，还是有可能的：
因为写文章 report performance 一般会跑多次取平均，但是这个平均是每个cell里面的数值分别做算术平均。其他答案说的Macro-F1会出现类似情况也是一样的道理。
不过，这种情况下只有可能F1比P和R都小，并不能做到F1比P和R都大。事实上，假定跑了 次实验，Precision分别是 ，Recall分别是 ，F1分别是 ；最终report的平均分别是 ，那么
@TniL 说F1应该偏向P和R里偏小的。但F1在P和R之间还是可以辩解的，因为你不知道具体分布，error bar只是体现最小值到最大值的一个范围。完全可以辩解说，做了十次实验，九次都在最大值附近，只有一次在最小值。所以F1偏大。
真正的问题在于，F1不在P和R之间的情况，这绝对是不可能的，因为F-measure都是R和P的调和平均。除非作者定义的F1计算方法不是大家公认的F1。右上角的这片数据肯定是有问题的。
@Colorful 提到：“不针对这个问题，之前看sklearn介绍的时候加权平均F1貌似会出现不在R和P之间的情况”
下面解释这个问题。我们有 3 个类（猫、鱼、母鸡）和分类器对应的混淆矩阵：
我们先计算每类Precision和Recall。以下是我们三个类别的Precision和Recall
然后计算每个类别的F1 分数。例如，猫的 F1 分数是：
F1 -score（猫）= 2 × (30.8% × 66.7%) / (30.8% + 66.7%) = 42.1%
Sklearn里的Macro-F1
Macro-F1在sklearn里的计算方法就是计算每个类的F1-score的算数平均值：
Macro-F1 = (42.1% + 30.8% + 66.7%) / 3 = 46.5%
以类似的方式，我们还可以计算宏观平均精度和宏观平均召回率：
Macro-Precision = (31% + 67% + 67%) / 3 = 54.7%
Macro-Recall = (67% + 20% + 67%) / 3 = 51.1%
这种情况下，F1-score的确不在精确度和召回率之间，因为已经这个时候的F1分数已经不是精确度和召回率的调和平均数了。
Sklearn里的Weighted-F1
对Macro-F1进行平均时，我们给每个类赋予相同的权重。而在weighted-F1中，我们通过该类的样本数对每个类的 F1-score 加权。在我们的例子中，我们总共有 25 个样本：6 个猫、10 个鱼和 9 个母鸡。因此，weighted-F1 分数计算如下：
weighted-F1= (6 × 42.1% + 10 × 30.8% + 9 × 66.7%) / 25 = 46.4%
同样，我们可以计算weighted-Precision和weighted-Recall：
weighted-Precision=(6 × 30.8% + 10 × 66.7% + 9 × 66.7%)/25 = 58.1%
weighted-Recall = (6 × 66.7% + 10 × 20.0% + 9 × 66.7%) / 25 = 48.0%
同样的，weighted-F1也不在weighted-Precision和weighted-Recall之间。这也就是为什么sklearn会在文档里提到：
This alters ‘macro’ to account for label imbalance; it can result in an F-score that is not between precision and recall.
但这并不等于原本表格里的数据就有可能是正确的，实际上我们都看到了weighted-F1和Macro-F1不在Precision和Recall之间，但都小于Precision和weighted-Recall，而不会大于。对于这点 @YuZ9YuZ 已经在他的回答中给出了证明：
两个 Macro-F1 的故事
显然，计算Macro-F1还可以有一种方式，即先计算Macro-Precision和Macro-Recall，然后再求他们的调和平均数，我用星号 ( *)表示这种计算方法：
Macro-F1*= 2 × (54.7% × 51.1%) / (54.7% + 51.1%) = 52.8%
我们可以看到，Macro-F1 和 Macro-F1* 的值非常不同：46.5% 与 52.8%。
那个那个F1分数才是正确的呢？
在论文A systematic analysis of performance measures for classification tasks里（这篇论文有4000+的引用，我觉得还是比较权威的），作者Sokolova对 Macro-F1的定义如下：
可以看出，Sokolova 论文选择计算 Macro-F1* 而不是 Macro-F1。
相反，在文献“A re-examination of text categorization methods ”里（这篇论文也是4000+的引用），提到的参考文献15是1996 年发表的论文“Training algorithms for linear text classifiers”，其中作者明确指出“Macro-F1是所有类的 F1 的平均值”。
if history is written by the victors, then — like it or not
无论如何，通常大多数不加深思的sklearn使用者，都会直接调用里面的方法。对所有类F1求平均值的Macro-F1计算方法终将成为历史的胜利者，而Macro-F1*将泯然历史。
看数值确实有些可疑。根据均值不等式，调和平均（F value）不会大于算术平均值，一般偏向P和R更小的那个。
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