对训练集中的txt文档进行去停用词、分词操作后，利用TF-IDF算法选出标引词，建立分类模型。然后对实验集中的所有txt文档进行分类，并建立UI界面

谢谢你的问题！对训练集进行去停用词、分词操作后，再利用TF-IDF算法选出标引词，可以帮助我们建立一个分类模型，这个模型可以对实验集中的所有txt文档进行分类。

具体操作可以分为以下几步：

1. 对训练集中的文档进行去停用词、分词操作，这里可以使用中文分词工具如jieba等。

2. 统计每个词在所有文档中的出现次数，并计算TF-IDF值。

3. 选出TF-IDF值较高的词作为标引词，可以根据经验选择不同数量的标引词，比如100个、500个或1000个等。

4. 对于每个文档，统计其中包含的标引词的数量，并将其作为特征向量的每个维度。

5. 利用分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）训练分类模型。

6. 对实验集中的所有文档进行去停用词、分词操作，然后利用训练好的分类模型进行分类。

7. 最后可以建立UI界面，方便用户上传文档并查看分类结果。

希望这些步骤能够帮助你建立一个有效的文本分类系统！