이 논문은 지난 4년간 SemTab 챌린지에 참여하며 지속적으로 개선된 의미론적 테이블 해석 시스템인 DAGOBAH SL 2022를 제안한다. 올해에는 외부 자원을 활용하여 검색 커버리지(lookup coverage)를 향상시켰으며, 테이블 헤더의 의미를 더 정확히 이해하기 위해 언어 모델을 통합하였다. 또한 시스템 최적화를 다양한 방식으로 구현하여 실행 시간을 약 30% 감소시켰다. 본 논문에서는 특정 모호성 문제를 해결하는 데 딥러닝 기반 접근법의 유용성을 제시하며, 이 연구 분야의 further 성숙을 위한 기존 코퍼스와 시스템의 한계점에 대해서도 논의한다.