VOSC（Violations of Speech and Content）是一种用于评估内容是否包含政治、seqing、db和暴力等不适宜内容的指标。以下是调出VOSC指标的一般步骤：

1. 数据收集：收集要进行VOSC评估的内容数据，可以是文本、图像、视频或音频等不同类型的数据。

2. 数据预处理：对数据进行必要的预处理，包括去除噪声、标准化格式以及将数据转换为可处理的形式。

3. 特征提取：从数据中提取有助于评估内容是否包含不适宜内容的特征。这些特征可以包括词频、词性、图像颜色分布、音频频谱等等。

4. 标注数据：针对已有的内容数据，使用人工标注或者训练好的模型进行标注，将内容分类为政治、seqing、db、暴力或其他分类。

5. 训练模型：使用标注好的数据作为训练集，采用机器学习或深度学习方法来训练模型。常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。

6. 评估模型：使用测试集数据来评估已训练好的模型的性能。可以使用准确率、召回率、F1得分等指标来评估模型的性能。

7. 调整模型参数：根据评估结果，可以对模型参数进行调整，以获得更好的性能。

8. 应用模型：将训练好的模型应用于新的数据，使用模型进行预测和评估，得出数据中是否存在政治、seqing、db和暴力等不适宜内容的结果。

需要注意的是，VOSC指标的准确性和可靠性取决于训练数据的质量和数量，以及模型的设计和参数调整等因素。因此，在实际应用中，需要不断优化模型和更新训练数据，以提高VOSC指标的性能。