PyTorchの`nn.Embedding`モジュールは、単語の疎な1-hotベクトル表現を、単語の埋め込みとしても知られる密な連続値ベクトルに変換するために使用されます。使い方は以下の通りです：

1.nn.Embedding`レイヤーを任意の単語数(`num_embeddings`)と単語の埋め込みサイズ(`embedding_dim`)で初期化する：
```python
import torch
import torch.nn as nn

embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)
```
2.nn.Embedding`層は整数のテンソルを入力として受け取り、各整数は単語を表し、対応する単語の埋め込みにマップする。
```python
inputs = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5])
embedded = embedding(inputs)
print(embedded.shape)
# Output: torch.Size([5, embedding_dim])
```
入力テンソルは `torch.LongTensor` 型でなければならず、その値は単語そのものではなく、単語埋め込みへのインデックスでなければならないことに注意してください。
The `nn.Embedding` module in PyTorch is used for converting sparse one-hot vector representations of words into dense continuous-valued vectors, also known as word embeddings. Here's how you can use it:

1. Initialize the `nn.Embedding` layer with the desired number of words (`num_embeddings`) and the size of the word embeddings (`embedding_dim`):
```python
import torch
import torch.nn as nn

embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)
```
2. The `nn.Embedding` layer takes in a tensor of integers as input, where each integer represents a word, and maps it to the corresponding word embedding.
```python
inputs = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5])
embedded = embedding(inputs)
print(embedded.shape)
# Output: torch.Size([5, embedding_dim])
```
Note that the input tensor must be of type `torch.LongTensor` and its values must be indices into the word embeddings, not the words themselves.