指标sst是一个用于衡量文本情感倾向的指标，其全称为Sentiment Strength Tendency（情感强度倾向）。该指标通过对文本中的词语进行情感分析，来判断文本的情感倾向是积极、消极还是中性。

指标sst的解释通常基于以下步骤：

1. 文本预处理：首先，需要对文本进行预处理，包括去除标点符号、停用词等，以减少噪音对情感分析的干扰。

2. 情感词典：使用一个情感词典，其中包含了积极、消极和中性词语的列表。这些词语被赋予了相应的情感极性值，如+1表示积极情感，-1表示消极情感，0表示中性情感。

3. 情感分析：对文本进行情感分析，将文本中的词语与情感词典进行匹配。通过计算匹配到的积极情感词和消极情感词的总分数，可以得到文本的情感得分。得分越高，表示文本的情感倾向越积极，得分越低，表示情感倾向越消极。

4. 结果解释：根据情感得分，将文本的情感倾向划分为积极、消极或中性。通常情况下，情感得分大于0.2可以认为是积极的，小于-0.2可以认为是消极的，介于-0.2和0.2之间可以认为是中性的。需要注意的是，在具体应用中，这些阈值可以根据需求进行调整。

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，可以在情感词典中删除或限制这些词语。同时，在预处理文本时，可以使用过滤器或规则来排除包含这些内容的文本。这样可以提高情感分析的准确性和可靠性。