剩余指标是指在某个数据集中除去政治、seqing、db和暴力等内容后剩下的指标。下面是一种可能的算法流程：

1. 数据集准备：首先，需要准备一个包含各种内容的数据集，包括政治、seqing、db、暴力以及其他非敏感内容的数据。

2. 文本分类：使用文本分类算法对数据集进行分类，将各个数据样本标记为政治、seqing、db、暴力或其他类别。这可以通过监督学习算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）或深度学习模型（如卷积神经网络）来实现。

3. 关键词抽取：通过提取与政治、seqing、db和暴力相关的关键词，可以构建一个关键词列表。这些关键词可以是特定于每个类别的，也可以是通用的。

4. 关键词匹配：遍历数据集中的每个文本样本，并使用关键词列表来检查文本中是否包含任何与政治、seqing、db和暴力相关的关键词。如果包含关键词，则将该样本标记为相应的类别。

5. 剩余指标计算：通过对剩余的未分类样本进行计数，可以计算剩余指标。这些指标表示除政治、seqing、db和暴力等类别之外的其他类别的数据量。

需要注意的是，以上算法仅是一种可能的实现方式，实际上可能存在更复杂的方法和技术来处理这个问题。此外，关键词的选择和关键词匹配的策略也需要根据具体的应用场景和需求进行调整和优化。