随着当代智能社会的发展,人们面临的智能决策环境越发繁杂,加之决策者的学识和经验的不足等缘由,使得在对复杂决策问题进行评估时具有一定程度的不确定性。采用合理的语言评价信息并选择适用的决策方法做出有效地决策已经成为决策领域的研究热点。在语言评价信息的表示方面,直觉模糊语言变量、区间Pythagorean模糊语言变量和概率语言术语集为实际的多属性群决策(MAGDM)问题提供了有效的语言变量形式,丰富了决策信息的表达方式。因此,本文的核心研究内容是探寻基于直觉模糊语言变量、区间Pythagorean模糊语言变量和概率语言术语集的决策模型和方法的构建及其应用。一方面,以熵作为切入点,提出了直觉模糊区间语言熵测度,随后提出了直觉模糊区间语言熵组合加权算子,并且应用于人才选拔案例,验证了其有效性;另一方面,对区间Pythagorean模糊语言信息的特点和属性权重获取方法进行研究,构造了基于区间Pythagorean模糊语言信息的主成分分析模型,利用方差贡献度,获得了决策者主成分和属性主成分的权重。在此基础上,将传统的TODIM方法拓展至区间Pythagorean模糊语言环境中,提出了基于区间Pythagorean模糊语言主成分的TODIM决策模型并且应用于应急决策,验证了该模型的有效性。此外,结合概率理论,并且通过研究概率语言术语集的特性,提出了可视化比较算法和相似测度。随后,将传统的TOPSIS方法拓展至概率语言环境中,提出了基于概率语言术语集的TOPSIS模型并且应用于舆情系统评价,验证了其实用性和合理性。