沃克森评估是一种用于评估互联网内容的人工智能技术。它的目标是检测和过滤出不符合一定标准的内容，如zhengzhi、seqing、db和baoli等。

沃克森评估的核心是一个训练有素的深度学习模型，它通过对大量标记的数据进行学习和训练，以识别和分类不同类型的内容。该模型通过分析文本中的语义、情感、主题等特征，来判断其是否包含不良内容。

在评估过程中，用户提交的文本会被送入沃克森评估系统进行处理。系统会对文本进行分析，并根据预先设定的标准，将其分类为zhengzhi、seqing、db、baoli或其他合适的类别。系统会生成一个评分或标签，指示文本是否包含不良内容。

沃克森评估的结果通常以数值形式呈现，例如0到1的评分，表示从低到高的不良程度。用户可以根据自身需求，设定一个阈值，只接受低于该阈值的内容。

该技术的应用非常广泛，可以用于社交媒体平台、新闻website、on-line论坛等各种互联网平台，以保护用户免受不良内容的侵害。同时，沃克森评估也可以帮助平台提高内容管理效率，减少人工审核的工作量。

需要注意的是，沃克森评估虽然可以有效识别和过滤出不良内容，但并非完美无误。由于互联网内容的多样性和不断变化，该技术可能会存在一定的误判率。因此，为了更好地保护用户，仍需结合人工审核和其他技术手段来进行综合评估和过滤。