Los problemas de toma de decisiones en grupo a gran escala (LS-GDM) son comunes en la vida diaria de los seres humanos. Tanto la fusión de información como las tecnologías de cómputo con palabras (CWW) en LS-GDM enfrentan desafíos. En la investigación actual, se aplicará un conjunto de términos lingüísticos difusos vacilantes proporcionales (PHFLTS) para capturar las preferencias de los subgrupos en LS-GDM, lo que disminuye la información perdida en los procesos de fusión de información. Modelos novedosos de representación semántica difusa de PHFLTS, como el sobre tipo-1 difuso y el sobre tipo-2 difuso de intervalo, son estudiados respectivamente. La aplicación de las entropías difusas propuestas facilita el proceso de CWW con los PHFLTS bajo el marco de un enfoque lingüístico difuso. En particular, las incertidumbres lingüísticas contenidas en los PHFLTS pueden ser reflejadas de manera integral cuando se aplica el sobre tipo-2 difuso, lo que contribuye a la disminución de la información perdida durante el proceso de CWW. Se propone un nuevo método LS-GDM que coopera con los modelos semánticos difusos de PHFLTS, en el cual los pesos para los subgrupos son determinados por el tamaño, cohesión y grado de confiabilidad entre los subgrupos. Finalmente, el método de decisión propuesto, así como las herramientas de CWW, se aplican al proceso de selección del plan de renovación urbana.