托宾Q是一种用于评估文本生成模型质量的指标。它通过将一个生成的句子与一个给定的参考句子进行比较，计算两者之间的相似度得分。这个得分可以用来衡量生成模型生成的句子是否与参考句子相似，从而评估生成模型的质量。

计算托宾Q的过程可以分为以下几个步骤：

1. 准备参考句子和生成句子：首先，需要准备一个参考句子和一个生成句子。参考句子是人工标注的，通常被认为是一个高质量的句子。生成句子是由模型生成的，需要进行评估。

2. 分词：将参考句子和生成句子分别进行分词处理，得到一系列的词语。

3. 计算单词重叠：通过计算生成句子中的词语与参考句子中的词语的重叠数量，得到一个单词重叠的得分。可以使用诸如BLEU、METEOR等指标来计算重叠得分。

4. 计算单词位置重叠：除了计算词语的重叠数量外，还可以考虑词语在句子中的位置信息。可以通过计算生成句子中的词语与参考句子中的词语在句子中的位置差异来得到一个位置重叠的得分。

5. 综合得分：将单词重叠得分和单词位置重叠得分进行一定的加权组合，得到最终的托宾Q得分。

需要注意的是，为了避免结果中出现政治、seqing、db和暴力等内容，参考句子和生成句子的选择需要遵守相应的规定和限制。可以使用过滤器或者人工审核的方式来确保参考句子和生成句子不包含不符合要求的内容。