Diese Arbeit stellt DAGOBAH SL 2022 vor, ein System zur semantischen Interpretation von Tabellen, das im Verlauf der letzten vier Jahre kontinuierlich weiterentwickelt wurde, während der Teilnahme am SemTab-Wettbewerb. In diesem Jahr haben wir die Abfrageabdeckung durch die Nutzung externer Ressourcen verbessert und Sprachmodelle integriert, um die Interpretation von Tabellenüberschriften präziser zu gestalten. Zudem haben wir verschiedene Systemoptimierungen implementiert, die zu einer Reduktion der Ausführungszeit um etwa 30 % geführt haben. In dieser Arbeit zeigen wir zudem die Relevanz von Ansätzen auf Basis tiefer neuronalen Netze zur Lösung bestimmter Ambiguitäten und diskutieren die Grenzen bestehender Korpora und Systeme für eine weitere Reifung dieses Forschungsfeldes.