谷歌帖子给出了关于真阳性、真阴性、假阳性、假阴性的有趣解释

真阳性（TP）：现实：一只狼受到威胁。牧羊人说：“狼。” 结果：牧羊人是英雄。

真阴性（TN）：现实：没有狼威胁。牧羊人说：“没有狼。” 结果：每个人都很好。

误报（FP）：现实：没有狼威胁。牧羊人说：“狼。” 结果：村民对牧羊人吵醒他们很生气。

假阴性（FN）：现实：一只狼受到威胁。牧羊人说：“没有狼。” 结果：狼吃掉了所有的羊。

在 CV 的上下文中，分类器预测图像是否包含猫

True Positive (TP): 
Reality: an image contains cat. 
classifier predicts: cat.

True Negative (TN): 
Reality: an image does not contains cat. 
classifier predicts: no cat.

False Positive (FP): 
Reality: an image does not contains cat. 
classifier predicts: cat.

False Negative (FN): 
Reality: an image contains cat. 
classifier predicts: no cat.

谁能在自然语言处理的上下文中给出一个像上面这样的TP、TN、FP、FN的具体例子？