合同文档的自动审核是一项比较复杂的任务，需要利用自然语言处理和机器学习技术进行实现。以下是一些常见的自动审核方法：

1. 利用规则进行审核：根据预设的规则和算法，对合同内容进行审核。例如，根据合同中的金额、时间、地点等信息，与预设的标准进行比对，发现不符合规则的内容即为风险点。
2. 基于机器学习的审核：利用机器学习算法，对合同内容进行分类、聚类、关系推理等操作，以发现潜在的风险点和不符合规则的内容。例如，通过训练分类器，对合同中的违约条款进行分类和识别，判断是否符合法律和行业规定。
3. 基于自然语言处理的审核：利用自然语言处理技术，对合同内容进行语义理解和分析，发现潜在的风险点和不符合规则的内容。例如，通过句法分析和语义匹配，对合同中的语义一致性和逻辑关系进行审核。
4. 综合审核：综合利用上述方法，对合同内容进行多维度的审核和分析，提高审核的准确性和全面性。例如，将基于规则的审核、基于机器学习的审核和基于自然语言处理的审核相结合，对合同内容进行综合分析和审核。

需要注意的是，自动审核虽然可以提高审核效率、减少错误和降低风险，但仍需人工审核和干预，以确保审核结果的准确性和可靠性。同时，需要根据不同的合同类型和应用场景，选择合适的审核方法和工具。