智能文档审阅进行智能比对和查重主要依赖于自然语言处理和文本挖掘技术。以下是一些关键步骤：

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，将文档转化为机器可读的形式，并提取关键信息。

特征提取：利用AI技术和自然语言处理算法，从预处理后的文档中提取特征信息，这些特征信息可以包括词语、短语、句子、语法结构、语义信息等。

向量化：将提取的特征信息以某种方式表示为向量形式，以便进行相似度计算和对比分析。常用的向量表示方法包括词袋模型、TF-IDF、词向量等。

相似度计算：利用向量表示方法，计算多篇文档之间的相似度。相似度计算可以采用余弦相似度、欧几里得距离等方法，用于评估文档之间的相似程度。

查重和比对：通过对比分析，可以借助聚类分析、主成分分析等方法，将相似度高的文档分为一类，或者找出重复或雷同的文档内容。

结果输出：经过对比分析后，将结果输出，以便用户查看和进一步处理。结果可以包括相似度排名、分类结果、关键词提取等，可以根据具体需求进行定制化输出。

在实现过程中，可以利用一些常见的AI工具和平台，如自然语言处理库（如NLTK、spaCy等）、机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）以及IDP平台等，进行功能开发和集成。同时，考虑到文档的多样性和复杂性，如不同的文档类型、语言风格、结构特点等，需要根据具体的文档特点和需求进行相应的调整和优化，以确保对比查重的准确性和有效性。