概率语言术语集由多个语言评价值及与其对应的概率值构成。利用概率语言术语集可以将大量的语言评价信息以完整、简洁的方式记录在一个数据单元中。按照概率值之和是否为1的原则,将概率语言术语集分为完备概率语言术语集和不完备概率语言术语集。在研究实际概率语言多准则决策问题过程中，可根据准则下的评价信息为完备概率语言术语集或不完备概率语言术语集、准则下概率语言信息存在缺失得到三类概率语言决策问题，对这三类概率语言决策问题进行研究具有重要的理论价值和现实意义。目前，针对概率语言术语集基础理论及相关多准则决策问题的研究才刚刚起步。本书对基于概率语言信息的多准则决策方法进行了系统深入的研究,所做主要工作包括以下几个方面。
（1）针对完备概率语言决策问题，定义了新的概率语言术语集的运算规则及比较规则，利用本书定义的概率语言术语集的比较规则进行运算时，可避免因下标与概率值直接进行运算而产生的大量概率语言术语集被认为相等的情况，从而得到合理的结果。随后，定义了新的概率语言术语集的距离测度，在权重完全已知的情况下，提出了基于距离测度的概率语言MABAC方法；在已知准则优先关系的情况下，提出了基于距离测度的概率语言VIKOR方法。利用本书中所定义的概率语言术语集的距离测度,可直接计算任意两个概率语言术语集之间的距离，在保证结果合理的前提下简化了计算过程。所提两种方法的决策结果可靠有效，可辅助决策者迅速做出决策。
（2）当利用随机决策理论解决完备概率语言决策问题时，将概率语言术语集转换为对应的累积分布函数，利用累积分布函数定义了新的概率语言随机占优准则，并基于概率语言随机占优准则定义了概率语言随机占优度。随后，在权重已知的条件下，提出了基于随机占优度的概率语言PROMETHEE方法；在权重未知的条件下，受SMAA方法通过搜索权重向量空间找到最优权重向量的启发，提出了基于SMAA和随机占优度的概率语言多准则决策方法。概率语言随机占优度从另外一个角度对两个概率语言术语集之间的差异进行了衡量，基于此提出的两种方法也为决策者解决完备概率语言决策问题提供了新思路。
（3）针对不完备概率语言决策问题，本书按照直接对不完备概率语言术语集进行融合处理的思路提出了两种决策方法：基于加权和证据推理的概率语言多准则决策方法以及用于处理权重未知问题的基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法。其中，基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法减轻了决策者在权重分配方面的操作对决策结果的影响程度，保证了决策结果的可靠性。
（4）针对概率语言决策矩阵中存在残缺的决策问题，提出了残缺概率语言矩阵联合规范化方法及决策组权重计算方法，定义了三种决策情形下残缺概率语言矩阵之间的距离测度公式，构建了计算决策组权重的模型，并将对决策方案的共识水平测度考虑到方案排序的过程中，提出了基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法，以获得更加科学可靠的决策结果。
（5）对概率语言多准则决策问题进行了描述，结合酒店评估方面的案例，利用Tripadvisor网站的酒店评论信息，举例说明了概率语言术语集的获取过程，并应用不同实例中的数据对本书所提方法进行了实例分析和对比分析，由此验证了基于概率语言信息的多准则决策方法在实际决策问题中的可行性与有效性。
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