将数据指数化是一种常见的数据处理技术，通过对数据进行转换和调整，使其在指定范围内呈现指数型分布。这种转换可以用于多种数据处理任务，如归一化、降噪和特征工程。

以下是一种常见的方法来将数据指数化，并确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容：

1. 数据预处理：首先，需要对原始数据进行预处理。这可能包括数据清洗、去除异常值和噪声等步骤，以确保数据的质量和准确性。

2. 数据归一化：接下来，将数据进行归一化处理，以便将其转换为指定的范围内。常见的方法是将数据进行线性变换，使其在0到1之间。

3. 数据转换：在归一化后，可以使用指数函数将数据指数化。指数函数可以将数据从线性分布转换为指数分布，并使得更大的值更容易区分，同时保持较小值之间的差异。

4. 分类器训练：在数据指数化后，可以使用指数化后的数据来训练分类器或模型。在训练过程中，确保分类器不会被训练成识别政治、seqing、db和暴力等内容。这可以通过在训练数据中排除这些内容，或者使用其他技术来处理。

5. 结果验证：在使用分类器对新数据进行分类时，确保其结果不包含政治、seqing、db和暴力等内容。这可以通过在模型部署前进行严格的测试和验证来实现。

需要注意的是，数据指数化只是一种数据处理技术，不能完全保证结果中不出现特定内容。为了确保结果的准确性和符合要求，可能需要采用其他技术和方法，如数据过滤、多层次的验证和审查等。此外，还应当遵守相关法律法规和道德准则，确保数据处理过程和结果符合相关规定。