要实现对倒，即在结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容，可以通过以下步骤来实现：

1. 数据筛选和分类：首先需要准备一份包含大量文本数据的数据集，例如新闻文章、博客、社交媒体帖子等。然后，对这些数据进行筛选和分类，将政治、seqing、db和暴力等内容的数据剔除或单独分类存储。

2. 文本分类模型训练：使用剔除了政治、seqing、db和暴力等内容的数据集，训练一个文本分类模型。可以选择一些常见的机器学习算法或深度学习模型来进行训练，例如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。通过将文本数据输入到训练好的模型中，可以预测文本所属的类别。

3. 文本过滤：在实际应用中，可以将用户输入的文本通过训练好的文本分类模型进行分类预测。如果预测结果为政治、seqing、db和暴力等内容，可以根据设定的规则或策略进行处理，例如拒绝显示、提示用户修改或进行进一步审核。

4. 关键词过滤：除了使用文本分类模型外，还可以使用关键词过滤的方法来实现对倒。事先定义一些包含政治、seqing、db和暴力等内容的关键词列表，对用户输入的文本进行关键词匹配。如果文本中存在这些关键词，可以采取相应的处理措施。

5. 人工审核：为了提高对倒的准确性，可以引入人工审核环节。将一部分文本数据交由人工审核员进行审核，确保不会出现政治、seqing、db和暴力等内容。审核员可以根据规定的标准和指南对文本进行判断和分类。

6. 实时更新和改进：对倒是一个不断更新和改进的过程。随着时间的推移，新的政治、seqing、db和暴力等内容可能会出现，因此需要及时更新关键词列表、训练模型和审核标准，以提高对倒的准确性和适应性。

需要注意的是，由于对倒的标准和要求可能因国家、地区、文化和用户群体而异，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和定制。