是的，分步翻譯方法可以與其他提高翻譯質量的技術相結合，特別是神經網絡模型的微調。具體而言，可以考慮以下幾個方面：
模型微調：在特定領域或語言對上進行微調，利用領域特定的數據集來訓練模型，使其能夠更好地理解和生成該領域的專業術語和語言風格。這樣可以提高分步翻譯的準確性和流暢性。
增強學習：結合增強學習技術，通過不斷的試錯和反饋來優化翻譯過程。這可以幫助模型在分步翻譯的每個階段學習如何做出更好的決策。
多模態學習：將文本翻譯與其他模態（如圖像、音頻等）結合，利用多模態數據來增強模型的理解能力。例如，在翻譯涉及圖像的文本時，可以利用圖像信息來輔助翻譯。
自動化質量評估：結合自動化的質量評估工具，對每個翻譯步驟的結果進行評估，並根據評估結果調整翻譯策略，從而提高整體翻譯質量。