要识别拉高出货并确保结果中不包含政治、seqing、db和暴力等内容，可以采取以下步骤：

1. 收集数据：收集大量的文本数据，可以从网络、社交媒体、新闻等渠道获取。确保数据来源可靠，避免包含不合适的内容。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除不相关的内容和特殊字符。可以使用文本处理工具或编程语言进行自动化清洗。

3. 建立分类标签：根据需求，定义出货和非出货的分类标签。可以使用二分类的方式，出货为正类，非出货为负类。

4. 特征提取：从清洗后的文本数据中提取有用的特征。可以使用自然语言处理技术，如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等，将文本转化为数值特征向量。

5. 构建分类模型：使用机器学习算法或深度学习模型构建分类器。常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。根据数据规模和特征维度选择适合的算法。

6. 数据划分和训练：将清洗后的数据集划分为训练集和测试集。通常采用交叉验证或留出法进行划分。使用训练集对分类模型进行训练，调整模型参数，使其能够更好地拟合数据。

7. 模型评估和调优：使用测试集评估分类模型的性能，并进行调优。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。根据评估结果对模型进行调整，提高其对拉高出货的识别能力。

8. 结果过滤：根据模型预测的结果，对文本数据进行过滤，去除包含政治、seqing、db和暴力等内容的文本。

9. 持续优化：监控模型的性能，并根据实际情况进行持续优化。可以定期重新训练模型，引入更多的数据和特征，以提高识别的准确率和效果。

以上是一个基本的流程，具体实施时需要根据实际情况进行调整和改进。