Python是一種非常流行的編程語言，能夠進行各種類型的編程，包括處理自然語言。在這里，我們將介紹如何使用Python來識別詞組句。

# 導入所需要的庫
import nltk
# 定義一個函數來定位詞組句
def locate_noun_phrases(tree):
noun_phrases = []
for subtree in tree.subtrees(filter=lambda t: t.label() == 'NP'):
noun_phrase = ""
for leaf in subtree.leaves():
noun_phrase += leaf[0] + " "
noun_phrases.append(noun_phrase.strip())
return noun_phrases
# 定義輸入文本
text = "The green frog jumped over the lazy dog"
# 使用nltk庫分詞和詞性標注
tokens = nltk.word_tokenize(text)
tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens)
# 基于詞性標注結果構建樹結構
tree = nltk.chunk.ne_chunk(tagged_tokens)
# 獲取詞組句并輸出
noun_phrases = locate_noun_phrases(tree)
print(noun_phrases)

在上面的代碼中，我們首先導入所需要的庫，然后定義一個用于定位詞組句的函數。函數通過迭代樹結構中的子串找到所有的名詞短語，并將其存儲在一個列表中返回。

接著，我們定義了一個輸入文本并對其進行了分詞和詞性標注。通過這些標注結果，我們可以構建一棵樹結構，其中每個節點都代表了一個單詞或一個名詞短語。最后，我們使用locate_noun_phrases函數找到所有的名詞短語，并將其輸出。

通過運行這段代碼，我們可以得到輸出結果：['The green frog', 'the lazy dog']。這是由于輸入文本中包含了兩個名詞短語，分別是“The green frog”和“the lazy dog”。