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     </paper>
     <paper id="8">
       <title><fixed-case>P</fixed-case>ar<fixed-case>C</fixed-case>our<fixed-case>E</fixed-case>: A Parallel Corpus Explorer for a Massively Multilingual Corpus</title>
-      <author><first>Ayyoob</first><last>ImaniGooghari</last></author>
+      <author><first>Ayyoob</first><last>Imani</last></author>
       <author><first>Masoud</first><last>Jalili Sabet</last></author>
       <author><first>Philipp</first><last>Dufter</last></author>
       <author><first>Michael</first><last>Cysou</last></author>

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     </paper>
     <paper id="665">
       <title>Graph Algorithms for Multiparallel Word Alignment</title>
-      <author><first>Ayyoob</first><last>ImaniGooghari</last></author>
+      <author><first>Ayyoob</first><last>Imani</last></author>
       <author><first>Masoud</first><last>Jalili Sabet</last></author>
       <author><first>Lutfi Kerem</first><last>Senel</last></author>
       <author><first>Philipp</first><last>Dufter</last></author>

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     </paper>
     <paper id="102">
       <title>Graph-Based Multilingual Label Propagation for Low-Resource Part-of-Speech Tagging</title>
-      <author><first>Ayyoob</first><last>ImaniGooghari</last><affiliation>Center for Information and Language Processing, LMU Munich</affiliation></author>
+      <author><first>Ayyoob</first><last>Imani</last><affiliation>Center for Information and Language Processing, LMU Munich</affiliation></author>
       <author><first>Silvia</first><last>Severini</last><affiliation>Ludwig-Maximilians-Universität</affiliation></author>
       <author><first>Masoud</first><last>Jalili Sabet</last><affiliation>Center for Information and Speech Processing, Ludwig Maximilian University of Munich</affiliation></author>
       <author><first>François</first><last>Yvon</last><affiliation>LISN CNRS &amp; Univ. Paris Saclay</affiliation></author>

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     <paper id="417">
       <title>Towards a Broad Coverage Named Entity Resource: A Data-Efficient Approach for Many Diverse Languages</title>
       <author><first>Silvia</first><last>Severini</last></author>
-      <author><first>Ayyoob</first><last>ImaniGooghari</last></author>
+      <author><first>Ayyoob</first><last>Imani</last></author>
       <author><first>Philipp</first><last>Dufter</last></author>
       <author><first>Hinrich</first><last>Schütze</last></author>
       <pages>3923–3933</pages>

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     </paper>
     <paper id="61">
       <title>Glot500: Scaling Multilingual Corpora and Language Models to 500 Languages</title>
-      <author><first>Ayyoob</first><last>ImaniGooghari</last><affiliation>LMU Munich</affiliation></author>
+      <author><first>Ayyoob</first><last>Imani</last><affiliation>LMU Munich</affiliation></author>
       <author><first>Peiqin</first><last>Lin</last><affiliation>LMU Munich</affiliation></author>
       <author><first>Amir Hossein</first><last>Kargaran</last><affiliation>Center for Information and Language Processing, LMU Munich</affiliation></author>
       <author><first>Silvia</first><last>Severini</last><affiliation>Ludwig-Maximilians-Universität</affiliation></author>

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       <bibkey>hunter-etal-2024-meeting</bibkey>
     </paper>
     <paper id="36">
-      <title><fixed-case>MODEL</fixed-case>: Large Language Models for Spontaneous <fixed-case>F</fixed-case>rench Dialogue</title>
+      <title><fixed-case>C</fixed-case>laire: Large Language Models for Spontaneous <fixed-case>F</fixed-case>rench Dialogue</title>
       <author><first>Jérôme</first><last>Louradour</last></author>
       <author><first>Julie</first><last>Hunter</last></author>
       <author><first>Ismaïl</first><last>Harrando</last></author>
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       <pages>530–548</pages>
       <abstract>Nous présentons la famille de modèles Claire, une collection de modèles de langage conçus pour améliorer les tâches nécessitant la compréhension des conversations parlées, tel que le résumé de réunions. Nos modèles résultent de la poursuite du pré-entraînement de deux modèles de base exclusivement sur des transcriptions de conversations et des pièces de théâtre. Aussi nous nous concentrons sur les données en français afin de contrebalancer l’accent mis sur l’anglais dans la plupart des corpus d’apprentissage. Cet article décrit le corpus utilisé, l’entraînement des modèles ainsi que leur évaluation. Les modèles, les données et le code qui en résultent sont publiés sous licences ouvertes, et partagés sur Hugging Face et GitHub.</abstract>
       <url hash="33f15bac">2024.jeptalnrecital-taln.36</url>
-      <bibkey>louradour-etal-2024-model</bibkey>
+      <bibkey>louradour-etal-2024-claire</bibkey>
     </paper>
     <paper id="37">
       <title>Modéliser la facilité d’écoute en <fixed-case>FLE</fixed-case> : vaut-il mieux lire la transcription ou écouter le signal vocal ?</title>