文档智能审阅的原理基于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，通过以下步骤实现：

1. 文本预处理：首先，对文档进行预处理，包括文本清洗、分词、词性标注、命名实体识别等操作。这些操作旨在将文档转化为机器可读的形式，以便后续的算法处理。
2. 特征提取：在文本预处理之后，通过利用NLP技术和ML算法，从文档中提取相关特征。这些特征可能包括词语、短语、句子、语法结构、语义信息等，根据不同的审阅需求和文档类型，选择相应的特征进行提取。
3. 模型训练：利用提取的特征，训练一个智能审阅模型。常用的模型包括深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络等）和传统的机器学习模型（如逻辑回归、朴素贝叶斯等）。通过训练过程，模型将学习如何从特征中识别和提取与审阅相关的信息。
4. 审阅规则和标准的制定：根据特定的审阅需求和文档类型，制定相应的审阅规则和标准。这些规则和标准可以涉及语法、拼写、格式、内容等方面，用于指导模型进行审阅。
5. 审阅实施：在模型训练完成后，利用模型进行审阅实施。将待审阅的文档输入到模型中，模型将根据制定的审阅规则和标准，对文档进行自动化的分析和审核。常见的审阅方式包括文本分类、命名实体识别、关系抽取等。
6. 结果输出：经过智能审阅后，模型将输出审核结果。结果可以包括审阅发现的问题、建议或修正意见等。这些结果可以以文本、表格或可视化形式呈现给审阅人员或自动生成相应的报告。

通过上述原理，智能审阅可以实现高效、准确地对文档进行审核和检查，提高审阅效率和减少人为错误。然而，智能审阅仍存在一定的局限性和挑战，例如对特定领域知识需求的依赖、数据质量和标注质量的要求、模型的泛化能力等。在实际应用中，需要根据具体情况对智能审阅进行优化和调整，以实现最佳的审阅效果。