本稿では、過去4年間にわたりSemTabチャレンジに参加しながら継続的に改善が進められた意味解析テーブル解釈システム「DAGOBAH SL 2022」を紹介する。本年度は、外部リソースを活用して照合カバレッジを向上させるとともに、テーブルヘッダーの理解を高めるために言語モデルを統合した。さらに、システムの各種最適化を実装した結果、実行時間の約30％の短縮を達成した。本稿では、特定の曖昧性を解消するための深層学習ベースのアプローチの有効性を示し、この研究分野をさらに発展させる上で、現存するコーパスおよびシステムの限界についても議論する。