在Meta解释学习（MIL）中，使用作为感应偏差的二阶数据乐曲条款，由用户手动定义。在这项工作中，我们展示了Mil的二阶元素可以通过Mil学习。我们通过$ \ theta $ -subsumption定义元素的一般性排序，并显示用户定义的\ quph {sort metarules}是通过语言类中最常见的\ emph {matrix元素}的专业化来实现的;并且，这些矩阵元素又通过三阶\ EMPH {打孔元素}的专用来导出，该变量在该组原子上量化，并且仅需要用户定义的文字数量的上限。我们表明元素语言的基数是语言中的多项式在打孔元素中的文字数量。我们通过分辨率重新框架MIL作为元素专业化。我们修改MIL Mularule专业化运营商以返回新的元标，而不是一阶条文，并证明新操作员的正确性。我们将新的运营商实施为辛劳，是MIL系统Louise的子系统。我们的实验表明，随着通过辛劳学到的分类元素逐渐取代的用户定义的分类元素，Louise的预测精度保持在训练时间小的成本。我们得出结论，自动导出的元素可以取代用户定义的元标。