英文文档的智能快速比对可以通过结合自然语言处理（NLP）和先进的算法来实现。以下是一个简化的流程，说明如何进行英文文档的智能快速比对：

文档预处理：

转换格式：确保文档是计算机可读的，比如将PDF、扫描件或图片转换为文本格式（如TXT、DOCX）。

清理文本：去除无关字符、空白行、页眉页脚等，标准化文本（如统一大小写、标点符号）。

分词和词性标注：对于英文文档，进行单词分割（tokenization）和词性标注，有助于更精确的比对。

选择或构建比对算法：

经典算法：使用如余弦相似度、Levenshtein距离（编辑距离）等算法来衡量文本间的相似度。

机器学习算法：利用机器学习模型，如基于词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF加权的向量空间模型，或者更先进的word2vec、BERT等嵌入模型来捕捉文本的语义信息。

差异检测算法：如Diff算法或其变体，可以快速找出两个文本之间的差异。

文本比对：

逐句或逐段比对：将文档分割成句子或段落，然后逐一比对它们的相似性和差异。

语义比对：使用深度学习方法理解文档的语义内容，而不仅仅是字面上的相似性。

结构化数据比对：如果文档中包含表格、列表等结构化数据，需要采用特定的比对策略来处理这些数据。

结果展示与后处理：

高亮显示差异：在用户界面中以可视化的方式突出显示两个文档之间的差异。

生成比对报告：提供一个详细的报告，列出所有的更改、添加和删除内容。

人工复核与验证：尽管自动化工具可以提高效率，但人工检查仍然是确保比对结果准确性的关键步骤。

集成与优化：

集成到工作流：将比对工具集成到现有的文档处理或审核工作流中。

持续优化：根据用户反馈和比对结果，不断优化比对算法和工具的性能。

市场上已经有一些成熟的文档比对工具，如Microsoft Word的“比较”功能、Adobe Acrobat的“比较文档”功能，以及专门的第三方比对工具如WinMerge、Beyond Compare等。对于特定的需求，如语义比对或大规模文档处理，可能需要定制化的解决方案或利用专业的API服务。