软件翻译后可以通过以下方法进行优化：
领域适应性训练：
针对特定行业文档进行模型训练，以提高在该领域的翻译准确性。
实时反馈机制：
允许用户对翻译结果进行评价和反馈，实时收集错误和建议，以便进行迭代优化。
人工校对和编辑：
提供人工校对功能，用户可以快速修正翻译错误，同时软件可以根据用户的修改学习并调整翻译策略。
多引擎融合：
集成多个翻译引擎，通过投票或加权平均等方式，结合多个翻译引擎的优势，提高翻译结果的可靠性，并根据文本内容自动选择最适合的翻译引擎。
本地化和文化适应性：
考虑目标语言的文化背景，对翻译内容进行适当的文化适应性调整，并进行本地化测试，确保翻译的准确性和适用性。
质量评估：
开发评估翻译后编辑译文质量的指标和方法，以确保其达到预期的标准。
编辑策略：
研究不同的编辑策略，以提高翻译后编辑的效率和准确性。
协作平台：
开发翻译后编辑平台，提供协作工具和资源，以便译者和审校者方便地进行合作。
自动编辑工具：
探索使用计算机辅助翻译（CAT）工具和人工智能（AI）技术自动执行翻译后编辑任务。
翻译记忆库（TM）和术语库（TB）集成：
研究将翻译记忆库和术语库集成到翻译后编辑流程中，以提高一致性和效率。
个性化翻译：
通过用户反馈和学习，深度学习模型可以不断优化翻译结果，满足不同用户的个性化需求。
翻译记忆系统的融合：
将深度学习与翻译记忆系统（TMS）相结合，提高重复文本的翻译效率和一致性。
跨语言信息检索的优化：
通过深度学习技术优化跨语言信息检索，为翻译提供更丰富的参考信息，提升翻译质量。
智能翻译辅助工具：
开发智能翻译辅助工具，如机器翻译后编辑、翻译记忆等，提高翻译效率和质量。
文本预处理：
进行文本整理、纠错、分块、标记和标准化，以提高机翻质量和后编辑效率，并建立术语库和一致性指南，确保术语翻译准确和统一。
翻译引擎选择：
评估不同翻译引擎的翻译质量、速度、语言覆盖范围、可定制性和成本，使用多个引擎的输出，通过对比和融合提高翻译精度和流利度。
后编辑工具和技术：
利用计算机辅助翻译（CAT）工具简化后编辑过程，实现术语管理、记忆库匹配和质量控制，并建立协作平台，促进译者之间的沟通和反馈。
翻译质量评估：
使用特定领域的质量评估标准，包括准确性、流畅性、术语一致性和文化适当性，并建立多阶段的质量控制流程。
通过上述方法，可以显著提高软件翻译后的质量和效率，使其更符合目标语言和文化的要求。