將自適應溫度縮放（ATS）與其他語言模型不確定性表達方法（如語義不確定性）相結合，可以實現更加全面的不確定性建模。以下是幾種可能的結合方式：
多層次不確定性建模：ATS可以用於調整模型對每個生成的token的信心，而語義不確定性則可以用於評估整體輸出在語義層面的不確定性。通過結合這兩種方法，可以在token層面和句子層面上同時考慮不確定性。
集成方法：可以將ATS與其他不確定性評估技術（如蒙特卡羅Dropout或集成學習）結合，通過多次抽樣來獲得更穩健的信心評估，從而提高模型在不同上下文中的表現。
上下文感知的信心調整：在使用ATS進行校準的同時，可以引入語義不確定性指標，根據上下文的複雜性和不確定性來動態調整信心評估，這樣可以更好地反映模型在特定情境下的可靠性。
訓練過程中的協同學習：在訓練階段，可以設計一個損失函數，將ATS的校準損失與語義不確定性損失結合，這樣模型在學習過程中就能同時考慮到校準和不確定性。
通過這些方法的結合，可以實現對語言模型不確定性的更全面的建模，從而提高模型在實際應用中的可靠性和準確性。