为了避免结果中出现政治、seqing、db和暴力等内容，调整bias指标是一个重要的步骤。以下是一种概述bias指标如何调出的方法：

1. 数据收集：首先，需要收集大量与所关注内容相关的数据。这可以通过各种途径进行，如网络爬虫、公开数据集、专业数据库等。

2. 数据筛选：在收集到的数据中，使用关键词过滤等方法排除与政治、seqing、db和暴力等内容相关的数据。这可以通过构建一个包含这些关键词的列表，并将其与数据进行比对，筛选出不相关的数据。

3. 数据标记：对筛选出的数据进行标记，将其与政治、seqing、db和暴力等内容进行分类。这可以通过人工标记或者使用已有的标记数据集进行自动标记。

4. 特征提取：从标记好的数据中提取特征。这些特征可以包括词频、句子长度、语义相似度等。可以使用自然语言处理技术和机器学习方法进行特征提取。

5. 模型训练：使用提取出的特征和标记好的数据，训练一个分类模型。这可以是传统的机器学习算法（如支持向量机、随机森林等），也可以是深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。

6. 模型评估：使用一部分未标记的数据进行模型的评估。可以使用交叉验证、准确率、召回率等指标评估模型的性能。

7. 调参优化：如果模型的性能不理想，可以尝试调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等。这可以通过网格搜索、随机搜索等方法进行。

8. 结果验证：使用另一部分未标记的数据对模型进行验证，确保模型在未知数据上的泛化能力。

9. 持续迭代：对模型进行持续的监控和更新，以保持模型的准确性和稳定性。这可以通过定期监测模型的性能，并根据需要进行重新训练或调参。

通过以上步骤，可以调出一个能够避免结果中出现政治、seqing、db和暴力等内容的bias指标。然而，需要注意的是，完全消除所有偏见是非常困难的，因为偏见往往是主观的和个体化的。因此，在实际应用中，还需要人工审查和验证模型的输出，以确保结果的准确性和公正性。