Utiliza metodologías de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, con un enfoque particular en el análisis semántico y de sentimientos, para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos textuales. 

El análisis semántico es un subconjunto del PLN que se centra en analizar el significado detrás de las oraciones. Esto incluye la identificación de relaciones semánticas entre entidades mencionadas en el texto, la detección de patrones y la comprensión de contextos complejos. 

El análisis de sentimientos es otro aspecto que permite determinar si un texto expresa un sentimiento positivo, negativo o neutral, y cuantificar la intensidad de ese sentimiento. Esto es fundamental para aplicaciones como la clasificación de opiniones, la detección de emociones y la generación de respuestas adecuadas en tiempo real. 

NetLab utiliza estas técnicas para diversas aplicaciones, incluyendo la construcción de indicadores macroeconómicos y financieros, la comprensión de tópicos y el análisis de redes complejas.