智能文档审核的原理主要包括以下五个方面：

1. 文本预处理：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，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：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和传统的机器学习模型，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. 制定规则和标准：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。例如，对于图片内容的审核，需要设置规则来识别不良图片、涉黄内容等。
5. 数据更新：随着时间的推移，不良内容会不断变化，因此AI审核算法需要不断更新数据集和审核规则，以保持审核准确率。

通过以上五个方面的相互协作，智能文档审核可以高效、准确地进行各类文档的审阅工作。