风报比是一种常用于互联网内容审核的算法，用于判断一篇文章或一段文本的是否包含政治、seqing、db和暴力等内容。下面是风报比的计算过程：

1. 文本预处理：首先，需要对待判断的文本进行预处理，包括去除标点符号、转换为小写字母等操作，以便于后续的计算。

2. 构建特征向量：将预处理后的文本转换为特征向量。常用的方法是使用词袋模型，将文本中的每个词语作为一个特征，统计每个词语在文本中出现的次数。也可以使用词嵌入技术，将文本转换为稠密向量表示。

3. 计算风报比：根据已有的训练数据，建立一个监督学习模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）或深度学习模型等。使用训练数据集进行模型训练，以学习从特征向量到分类标签（政治、seqing、db和暴力等）的映射关系。

4. 预测分类结果：将待判断的文本转换为特征向量，并使用训练好的模型进行预测。模型将输出一个概率值，表示文本属于每个分类的概率，例如政治、seqing、db和暴力等。根据设定的阈值，可以根据概率值判断文本是否包含相关内容。

需要注意的是，风报比的准确性和效果受多个因素影响，包括训练数据的质量、特征选择的合理性、模型的选择和优化等。因此，风报比在实际应用中可能还需要经过不断的调优和改进。同时，由于内容的多样性和复杂性，风报比也可能存在一定的误判和漏判的情况，需要结合其他审核手段和人工审核进行综合判断。