diff --git a/run.py b/run.py
index da09be5..254c9ca 100644
--- a/run.py
+++ b/run.py
@@ -5,18 +5,15 @@ from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
 # * Training data loading
 with open('train/in.tsv', 'r', encoding='utf-8') as f:
-    x_train = pd.DataFrame([line.strip().split('\t')
-                           for line in f.readlines()], columns=['text', 'text_id'])
+    x_train = pd.DataFrame(f.readlines(), columns=['text'])
 y_train = pd.read_csv('train/expected.tsv', sep='\t',
                       names=['paranormal'], encoding='utf-8')
 # *Validation data loading
 with open('dev-0/in.tsv', 'r', encoding='utf-8') as f:
-    x_dev = pd.DataFrame([line.strip().split('\t')
-                         for line in f.readlines()], columns=['text', 'text_id'])
+    x_dev = pd.DataFrame(f.readlines(), columns=['text'])
 # * Test data loading
-with open('train/in.tsv', 'r', encoding='utf-8') as f:
-    x_test = pd.DataFrame([line.strip().split('\t')
-                          for line in f.readlines()], columns=['text', 'text_id'])
+with open('test-A/in.tsv', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    x_test = pd.DataFrame(f.readlines(), columns=['text'])
 
 # * Training data preparation
 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.95, max_features=500)
diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv
index f1167dd..054a732 100644
--- a/test-A/out.tsv
+++ b/test-A/out.tsv
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