知识的表示、分类和推理等是实现智能信息处理首先要解决的问题。日常生活中普遍存在许多带有不确定性信息的问题。然而,用经典逻辑以及数值运算处理不确定性知识具有一定的局限性,不能满足知识表示应用发展的需求。因此,出现了一种基于文字计算的语言值信息处理方法。语言真值格蕴涵代数不仅能够很好地处理既具有可比性又具有不可比性的语言值信息问题,而且具有有利于处理不确定性知识的丰富的蕴涵运算,更便于进行知识推理。因此,本文基于语言真值格蕴涵代数,对十元语言真值格蕴涵代数及语言值相似度推理进行了深入探讨,本文主要获得研究结果如下:1.本文首先按照语气词的性质,根据不同语气词对真值不同程度的影响,把语气词划分成五类,形成了十元语言真值。在此基础上,定义了语气词“⊕”运算,实现了语气词的复合运算更进一步,研究了语气词“⊕”运算的运算性质。根据语言值的性质,定义了语言值之间的相似度及相关性质。针对语言值之间的相似度,提出了利用语气词和距离计算语言值相似度方法,得到了语言值相似度推理方法。2.作为语言值相似度推理的有力扩充,进一步提出语言值直觉模糊对的相似度。将语言值直觉相似度推理方法运用到金融决策辅助系统中,并与基于中介逻辑的模糊推理,从知识表示、推理运算速度及结果等方面做比较,结果表明在知识表示方面语言值直觉相似度推理方法更贴近人类自然语言,易于理解,并且其推理结果也是用语言值表达的,更符合人类思维。通过与其它推理方法的比较分析,得出在实际应用中不同的推理方法的选择原则。本文提出的语言值相似度推理方法更有利于解决具有信息缺失的不确定性问题。3.最后构造了一个基于十元语言真值格值一阶谓词的知识表示模型并结合教育技术学相关理论,应用语言值相似度推理方法建立了一个网络学习评价系统。该系统对于网络学习者来说,对其学习能力的发展和学习质量的提高都具有非常重要的意义。