本研究介绍了一种使用拓扑数据分析的文本分类器，该模型在区分垃圾邮件和普通邮件等任务上表现出优于BERT基线的性能，并减少了BERT注意力头的数量。拓扑模型在对抗性攻击方面表现出更高的鲁棒性，是NLP领域中首次使用基于拓扑的模型来应对对抗性攻击。