判断是否对倒是一种常见的文本分类问题。以下是一个基本的流程，可以用于确定给定文本是否包含政治、seqing、db和暴力等内容，同时也可以根据需要扩展到其他类别：

1. 数据收集：收集足够的训练数据集，包含标记为对倒和非对倒的文本样本。这些样本应该涵盖各种语义和主题，以便训练一个全面的分类器。

2. 数据预处理：对收集到的文本数据进行预处理，包括去除特殊字符、标点符号、HTML标记等。可以使用自然语言处理技术（如分词、词干化、停用词移除等）来转换文本数据为机器可读的形式。

3. 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，以便训练分类器。常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。

4. 模型训练：选择合适的机器学习算法或深度学习模型，使用标记好的训练数据集进行训练。常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也可以用于文本分类。

5. 模型评估：使用标记好的测试数据集对训练好的模型进行评估。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。

6. 模型优化：根据评估结果对模型进行调优，可以尝试调整特征提取方法、模型超参数等，以提高模型的性能。

7. 实际应用：将训练好的模型应用于实际场景中，对新的文本数据进行分类判断。可以使用模型输出的概率值来确定是否对倒，例如设置一个阈值，超过阈值则判断为对倒。

需要注意的是，对于特定的领域或语种，可能需要自定义词典或进行领域适应，以提高分类器的准确性。此外，定期更新训练数据集和重新训练模型也是保持分类器性能的重要步骤。