機械学習における（そしてPyTorchにおける）埋め込みとは、あるトークン（この場合は単語）を表す多次元ベクトルのことである。ニューラルネットワークが学習されるにつれて、各単語の埋め込みの最初はランダムな値は、より有用になり、意味的特徴をエンコードするように変化します。
An embedding in machine learning (and thus in PyTorch) is a multi-dimensional vector representing a certain token, in this case a word. As a neural network is trained, the initially random values of the embeddings for each word shift to become more useful and encode semantic features, e.g. synonyms come closer together.