利用智能文档技术批量对比多个文档的方法可以包括以下步骤：

文档预处理：首先，对需要对比的多个文档进行预处理。这包括文档格式的转换（如将PDF、Word等格式的文档转换为可处理的文本格式）、去除无关信息（如页眉、页脚、广告等）、以及文档的分词和词性标注等。

特征提取：接下来，从预处理后的文档中提取关键特征。这些特征可以包括文本中的关键词、短语、句子结构、语义信息等。对于不同类型的文档，可能需要提取不同类型的特征。例如，对于法律文档，可能需要关注特定的法律术语和条款；对于技术文档，可能需要关注技术术语和概念。

相似度计算：然后，利用提取的特征计算文档之间的相似度。这可以通过余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似系数等方法实现。相似度计算的结果可以表示文档之间的相似程度，从而用于后续的对比和分析。

批量对比：将需要对比的多个文档两两进行相似度计算，得到一个相似度矩阵。这个矩阵可以表示所有文档之间的相似关系。通过设置一定的阈值，可以筛选出相似度较高的文档对，从而找出可能存在的重复、抄袭或修改的情况。

结果展示与分析：最后，将批量对比的结果以可视化的方式展示出来，如相似度热图、树状图等。同时，可以对比结果进行深入分析，如找出文档中的差异部分、分析修改的原因和动机等。

智能文档对比技术的准确性和效率取决于多种因素，如文档的质量、特征提取方法的选择、相似度计算算法的优劣等。因此，在实际应用中，可能需要根据具体情况对技术方案进行调整和优化。