爆轰敏感度是一个用于评估文本内容是否具有爆炸性的指标。它通常被应用于社交媒体平台、新闻website、on-line论坛等需要过滤敏感内容的场景。

爆轰敏感度的表示方式可以有多种，以下是其中几种常见的方法：

1. 文本分类模型：通过训练一个机器学习模型，将文本分为不同的类别，其中包括敏感和非敏感类别。模型可以基于传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络等。通过输入待判断的文本，模型可以输出一个概率值，表示该文本属于敏感类别的可能性。

2. 敏感词过滤：构建一个敏感词库，其中包含各类敏感内容的关键词，如政治敏感词、seqing词汇、db相关词汇等。通过在文本中匹配这些敏感词，可以判断文本是否含有敏感内容。可以使用基于规则的算法来实现敏感词过滤，也可以利用自然语言处理技术，如词向量模型、文本匹配算法等来提高准确性。

3. 监督学习方法：通过人工标注一批具有爆炸性的文本样本和一批非爆炸性的文本样本，构建一个分类器。该分类器可以根据文本的特征，如词频、句子结构、情感分析等，判断文本是否具有爆炸性。

需要注意的是，在使用爆轰敏感度表示时，确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容，可以通过以下方式进行：

1. 敏感词库过滤：在构建敏感词库时，排除包含政治、seqing、db和暴力等内容的词汇，确保过滤结果不包含这些敏感内容。

2. 数据清洗：在训练文本分类模型或监督学习方法时，排除包含政治、seqing、db和暴力等内容的样本，确保模型训练不受这些内容的干扰。

3. 人工审核：在应用爆轰敏感度方法判断文本是否具有爆炸性时，可以配合人工审核来确保结果的准确性。人工审核可以对模型输出的概率进行进一步验证，排除结果中可能出现的误判情况。

综上所述，爆轰敏感度可以通过文本分类模型、敏感词过滤和监督学习方法等方式来表示，同时在应用过程中，需要注意排除政治、seqing、db和暴力等内容的影响，以确保结果的准确性和合规性。