embeddings <- layer_embedding(input_dim = vocab_size, output_dim = 128)，这里的vocab_size指的是什么？output_dim为什么设置成128？

在自然语言处理中，单词通常被表示为向量。嵌入(embedding)层是用来获取单词向量的。在这里，vocab_size指的是词汇表的大小，也就是不同单词的数量。output_dim是指每个单词的向量维度，通常设置为一个较小的值，如128，256等。这是为了减少模型中参数的数量，同时保留足够的信息来表示单词的语义含义。较小的向量维度也会使得模型的计算速度更快。