首先是PLTS的运算法则和比较规则研究。Pang[259]等在提出PLTS及有序PLTS概念的基础上提出规范化方法，并构造得分函数及偏差度以对多个PLTS进行比较，给出规范化的有序PLTS的运算规则和性质。但利用Pang[259]等提供的比较规则得到的是一种绝对优先关系排序，未能充分反映PLTS的犹豫模糊性且计算复杂度较高。因此，Bai[261]等采用图解法构造PLTS比较的可能度公式，反映出一组PLTS比较结果中相邻次序之间的相对优势程度。另外，Pang[259]等将定义的运算法则所得的结果退化为HFLTS，丢失了概率信息且容易超出语言术语集的边界。随后Gou[262]等利用等价转换函数定义新的运算法则，使多个PLTS的集结运算结果保留了较为完整的概率信息，提升了运算结果的合理性。Zhang[263]等所定义的新运算虽在运算结果中保留了概率信息，但Farhadinia[264]等举出反例说明Zhang[263]等所定义的数乘与加法运算存在矛盾难以协调，并针对调整后的PLTS提出新的运算法则，所定义的加法、乘法运算中的语言术语与其概率信息的融合更为充分。

由于已有运算法则将语言术语的下标与其对应概率直接相乘，难以论证其合理性，文献[265]将成对规范化的PLTS调整为概率相等且成对比较的PLTE，规避了概率信息进而造成集结运算结果的偏差。但该运算法则无法处理定义在非平衡语言术语集上的PLTS，而且当多个PLTS定义在不同语言术语集上时，已有运算法则会得出不合理的运算结果且计算复杂度较高。随后，Wu[266]等基于不同语言术语集的语义结构特征提出三种不同类型的语言标度函数，该函数可根据需要对语言术语进行转换，所定义运算法则比已有定义更合理、实用性较强。Liu[267]等为进一步契合实际定性决策需求，基于Archimedean T模、T-余模及多种类型语言标度函数定义运算法则，考虑到了任意多个PLTS之间可能存在的交互作用，运算更灵活、复杂度较低。同时，Yue[268]等为解决准则间具有交互作用的PLTS多准则决策问题，克服现有运算规则的缺陷以简化计算，重新定义了一系列PLTS运算法则并深入探索其性质，提出概率语言E-VIKOR方法。

其次是PLTS的信息集成算子研究。Pang[259]等提出了PLTS的加权算术平均（PLWAA）算子、加权几何平均（PLWGA）算子等，但集结运算结果退化为HFLTS，不反映概率信息。因此，Zhang[269]等定义了新的PLWA算子、PLWG算子，在保留概率信息的同时并不要求PLTS中具有相同数量的PLTE。考虑到决策要素的关联性，Muirhead Mean（MM）算子在获取任意数量定性决策信息之间交互关系方面具有显著优势，Liu[265]等将MM算子拓展到PLTS环境，提出一系列概率语言Archimedean MM集成算子，并指出几种类型算子在不同参数向量下的具体表现形态；Liang[270]等提出了概率语言几何Bonferroni平均（PLGBM）算子、加权概率语言。此外，Kobina[271]等提出加权概率语言Power算术平均（WPLPA）算子、加权概率语言Power几何平均（WPLPGA）算子等；Yu[272]等将PLTS拓展到不确定概率预言术语集（UPLTS），提出不确定概率语言、几何Bonferroni平均（UPLGBM）算子和加权不确定概率语言几何Bonferroni平均（WUPLGBM）算子。在最新的研究成果中，Mi[273]系统地总结了PLTS的归一化技术及运算，将现有的PL聚合算子分为12个类别，概述这些PL聚合算子的应用领域并提出后续细化的研究方向。(www.daowen.com)

以上多种不同类型的PLTS信息集成算子相互独立或存在交互关联的多个目标（方案或准则）的集成达到了较好的融合效果，但当前的研究较为零散，缺乏系统性，应当结合PLTS及其拓展形式的特点，系统地研究PLTS的信息融合理论，以解决多准则群决策问题。