软件翻译后的优化可以从多个方面进行，以下是一些关键策略：
文本预处理
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。
术语管理：建立术语库和一致性指南，确保术语翻译准确和统一。
风格指南：为目标语言建立特定领域的风格指南，包括语法、术语和语调方面。
机器翻译引擎选择
评估标准：考虑引擎的翻译质量、速度、语言覆盖范围、可定制性和成本。
引擎组合：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。
适应性：选择支持适应性训练的引擎，以应对特定领域的语言和风格差异。
后编辑工具和技术
集成工具：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。
协作平台：建立协作平台，促进译者之间的沟通和反馈，提高后编辑效率和一致性。
自动化后编辑：探索机器学习和自然语言处理技术，自动纠正某些翻译错误，减少后编辑工作量。
翻译质量评估
评估标准：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。
质量控制：建立多阶段的质量控制流程，包括自评、同行评审和翻译管理系统监控。
流程标准化
制定标准化的翻译流程和质量控制体系，确保翻译过程的一致性和可衡量性。
技术整合
句法和语义分析：通过分析源语言的深层结构信息，获取双语词汇之间的对应关系，提高翻译质量。
统计机器翻译：通过分析大量的双语语料库来学习翻译规律，并利用这些规律来指导翻译过程。
神经机器翻译：训练深度神经网络模型来自动学习翻译规律，提高翻译的自然度和准确性。
译者培训
编辑技能提升培训：定期对译者进行技能培训，提高其对翻译质量的理解和把控能力。
语言资源整合利用
多语言资源库：建立和维护一个多语言资源库，包括词汇、短语、语法规则等，以便于翻译和校对。
通过上述策略的综合应用，可以显著提高软件翻译的质量和效率，使其更接近原文的语义、语法和风格。