在进行NLP数据标注时，规则集可以按照以下步骤进行编写：
确定任务目标：首先要明确标注的任务目标是什么，例如实体识别、情感分析等。
收集示例数据：收集一些示例数据，包括正例和负例，用于制定规则。
制定规则：根据示例数据，制定一系列规则来进行标注。规则应该具备可解释性、一致性和可操作性。可解释性指的是规则应该能够被人理解和解释；一致性指的是规则应该在不同示例上产生一致的标注结果；可操作性指的是规则应该能够被机器执行。
考虑上下文信息：在制定规则时，要考虑上下文信息，以便更准确地标注数据。例如，对于实体识别任务，可以考虑词性、句法结构等信息。
调试和优化：在编写规则集后，需要对规则进行调试和优化。可以使用一些评估指标和测试数据集来评估规则集的性能，并对规则进行修改和调整。
扩展规则集：根据需要，可以逐步扩展规则集，增加更多的规则来提高标注的准确性和覆盖范围。
需要注意的是，规则集的编写是一项繁琐且需要经验的工作。对于复杂的任务和数据集，可能需要结合机器学习等方法来进行标注。