请教关于卡证类kie的问题。

[invokerbyxv]

按照 kie.md教程，准备了50张手拍证件照作为训练数据。标注的方式也是以key-value的形式分开标注的。eg：

[
    {
        "transcription": "姓名",
        "label": "name_key"
    },
    {
        "transcription": "张三",
        "label": "name_value"
    },
    {
        "transcription": "性别",
        "label": "sex_key"
    },
    {
        "transcription": "男",
        "label": "sex_value"
    },
    {
        "transcription": "民族",
        "label": "nation_key"
    },
    {
        "transcription": "汉",
        "label": "nation_value"
    }
]

训练完成后测试发现，大部分结果都是将key-value连在一起：

{'NAME_KEY': [], 'NAME_VALUE': ['姓名张三'], 'SEX_KEY': ['性别男民族汉'], 'SEX_VALUE': [], 'NATION_KEY': [], 'NATION_VALUE': []}

出现这种情况是因为准备的训练数据太少吗？
但是我注意到kie预测的pre_process阶段，也就是VQATokenLabelEncode类中，第一步是直接ocr了，后续根据ocr的结果再进行分类。如果ocr识别出来就是连在一起，那训练kie的是不是没多大意义了？
还有没有其他的方案改善这种情况？