نتعامل مع مشكلة شبكات التدريب الذاتي ل NLU في بيئة الموارد المنخفضة --- عدد قليل من البيانات المسمى والكثير من البيانات غير المسماة. إن فعالية التدريب الذاتي هي نتيجة لزيادة مقدار البيانات التدريبية أثناء التدريب. ومع ذلك، يصبح أقل فعالية في إعدادات الموارد المنخفضة بسبب الملصقات غير الموثوقة المتوقعة بواسطة نموذج المعلم على البيانات غير المسبقة. تم استخدام قواعد القواعد، التي تصف الهيكل النحوي للبيانات، في NLU للحصول على شرح أفضل. نقترح استخدام قواعد القواعد في التدريب الذاتي كآلية وضع العلامات الزائفة أكثر موثوقية، خاصة عندما يكون هناك عدد قليل من البيانات المسمى. نقوم بتصميم خوارزمية فعالة تقوم ببناء وتوسيع قواعد قواعد اللغة دون تورط بشري. ثم ندمج القواعد المبنية كآلية وضع العلامات الزائفة في التدريب الذاتي. هناك سيناريوهات محتملة فيما يتعلق بتوزيع البيانات: غير معروف أو معروف في التدريب قبل التدريب. إننا نوضح تجريبيا أن نهجنا يتفوق بشكل كبير على الأساليب الحديثة في ثلاث مجموعات بيانات معيار لكل من السيناريوهات.