实体链接（Entity Linking, EL）与词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）均旨在解决语言中的词汇歧义问题。尽管两项任务具有较高的相似性，但在本质上存在关键差异：在实体链接中，文本提及（mention）可被链接至一个命名实体，而该实体未必包含与提及完全一致的字符串；而在词义消歧中，词语形式（更准确地说，其词元，lemma）与某一恰当的语义义项之间存在精确匹配。本文提出Babelfy，一种基于图模型的统一方法，用于联合实现实体链接与词义消歧。该方法首先通过松散识别候选语义，再结合“最稠密子图”启发式策略，筛选出语义一致性高的解释结果。实验结果表明，Babelfy在六个不同数据集上（包括多语言场景）均取得了当前最优的性能表现。Babelfy系统现已上线，可访问 http://babelfy.org 获取服务。