Embeddingレイヤーのinput_dimは？

文書中で利用された文字・単語の種類の数 + 1

すももももももものうちです。という文章が訓練データの時、文字単位でEmbeddingレイヤーに入れるときは、ユニークな文字だけにするとすものうちです。(8文字)となるので、input_dim = 8文字 + 1 = 9 となる。

何のための +1？

例えばすももももももものうちです。で訓練したモデルできものという文章解析するとき、きが訓練時になかった文字なので、対応した重みもなく処理できない。このような未知語のために1個用意しておいて、そこに割り当てるための+1。