智能识别文档中的内容并自动纠正错别字的技术，主要依赖于自然语言处理和机器学习算法。下面是一些可能的技术和实现步骤：

光学字符识别（OCR）：首先，需要使用OCR技术对文档进行文字识别，将图像中的文本转换为可编辑的文本格式。

自然语言处理（NLP）：然后，可以使用NLP技术对识别出来的文本进行深度分析，识别出其中的语言结构和语义信息。这有助于更准确地识别错别字。

错别字检测与纠正：利用NLP技术，可以构建语言模型，通过对比输入的文本与标准语言模型，检测出文本中的错别字。一旦检测到错别字，可以使用基于规则或者基于统计的方法进行自动纠正。

上下文感知：为了提高错别字纠正的准确性，可以使用上下文感知技术。通过分析错别字出现的上下文，可以更准确地判断错别字的类型和可能的正确拼写。

自定义词典：用户可以创建自定义词典，将自己常用的专业术语、人名、地名等添加到词典中，以提高系统的识别准确率。

持续学习和优化：系统需要不断学习和优化，以适应不同领域、不同语言的文档校对需求。这可以通过收集用户反馈、更新训练数据、改进算法等方式实现。

人工智能助手：可以提供人工智能助手功能，当用户输入文本时，助手可以实时检测并提醒用户可能的错别字，并提供纠正建议。

需要注意的是，虽然智能识别文档内容并自动纠正错别字的技术已经取得了一定的进展，但在实际应用中仍然存在一些挑战和限制。例如，对于手写文档或者印刷质量较差的文档，OCR技术的识别效果可能会受到影响；对于某些特定领域或行业的术语，可能需要定制化的规则和算法等。因此，在实际应用中需要综合考虑技术的适用性和可行性，结合人工审查和修改，以达到最佳的校对效果。