期货step映射是一种用于分类任务的算法，它将输入数据映射到一系列预定义的类别中。这种算法通常用于文本分类、图像分类和语音识别等任务中。

下面是期货step映射的一般步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备一组已标注好的训练数据集。这些数据集应该包含输入样本和对应的类别标签，同时要确保其中不包含政治、seqing、db和暴力等不符合要求的内容。

2. 特征提取：针对不同的任务，需要选择合适的特征提取方法。例如，对于文本分类任务，可以使用词袋模型或者词嵌入等方法提取特征；而对于图像分类任务，可以使用卷积神经网络提取特征。

3. 训练模型：选择合适的模型结构，如支持向量机、朴素贝叶斯、深度神经网络等，并将准备好的数据集输入到模型中进行训练。在训练过程中，模型会学习输入数据和对应类别标签之间的关系。

4. 模型评估：使用另外一组已标注好的测试数据集对训练好的模型进行评估。评估指标可以包括准确率、精确率、召回率和F1值等。

5. 应用模型：当模型经过评估并达到满意的性能后，可以将其应用于实际的数据分类任务中。输入待分类的数据，通过模型进行预测，得到对应的类别标签。

需要注意的是，为了确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容，可以在数据准备阶段进行严格的过滤和筛选，确保训练数据集中不包含这些内容。此外，在特征提取和模型训练过程中，也可以采用一些技术手段来缓解这些问题，如使用敏感词过滤、内容审核等方法。