在现实生活中，人们处理模糊决策问题时常常用自然语言而不是数值量化(例如精确数值或模糊隶属度)进行评价和判断。在很多情况下，除了对事物的正面描述之外，还有来自不同人的反面描述，而且还经常存在不确定性因素。因此，为了建立模拟人类运用语言值而不是数值推理得到合理决策的方法，我们采用语言真值直觉模糊集的形式表达语言值信息并建立近似推理体系。基于用格序结构表达自然语言项的语言真值格蕴涵代数，建立了语言真值直觉模糊格，能够既同时表达正反两方面以及不确定性的语言值信息，又能处理具有可比性和不可比性的语言值信息。提出了基于语言真值直觉模糊格的二元组表示模型，通过语言真值直觉模糊算术平均算子和语言真值直觉模糊加权平均算子，实现了决策中语言真值直觉模糊对的聚合，构建了一种基于语言真值直觉模糊二元组表示模型的模糊决策方法。根据语言真值直觉模糊格的特征，利用语言真值直觉模糊分层聚合数提出语言真值直觉模糊分层推理方法。将语言真值直觉模糊二元组表示模型，语言真值直觉模糊分层聚合算子及其推理方法应用于不同领域，给出实例分析。