现实决策中,采用语言短语表示评价信息受到越来越多决策者的青睐。因此,语言型多属性决策问题也逐渐成为多属性决策中的热点问题。本文针对语言型多属性决策问题进行了理论和实验方法的研究,建立了不同语言评价信息表示下的多属性决策模型。文章将语言型评价信息划分为确定型语言信息和不确定语言信息,对于确定型语言信息主要讨论了不同粒度确定型评价信息；对于不确定语言信息分别讨论了相同粒度和不同粒度形式的评价信息。针对评价信息以不确定相同粒度语言短语给出、属性权重部分未知,并带有决策者主观偏好的多属性决策问题提出一种新的方法。该方法利用BUM函数的单调性克服了现有方法中未将决策者主观偏好考虑在内的缺陷。针对评价信息以不同粒度语言短语给出的多属性决策问题,给出了一种新的多粒度语言短语的统一方法。该方法符合多粒度语言短语一致化的准则,并且算法简便,通俗易懂,具有实用性。针对评价信息以不同粒度且不确定语言短语给出的多属性决策问题,提出一种转化方法,该方法将不同粒度不确定语言信息转化为区间数。利用区间数的期望算子将其转化为精确数值。最后将其应用到某一具体的多属性决策模型中,以此证明此方法的有效性及合理性。