Seq2seq-Lernen hat bei der Zusammenfassung vielversprechende Ergebnisse erzielt. Dennoch haben die Systemzusammenfassungen in vielen Fällen Schwierigkeiten, den ursprünglichen Sinn beizubehalten. Sie können wichtige Wörter oder Beziehungen übersehen, die in der syntaktischen Struktur der Quellsätze eine entscheidende Rolle spielen. In dieser Arbeit stellen wir strukturgebundene Kopiemechanismen vor, um das Kopieren wichtiger Wörter und Beziehungen vom Quellsatz zum Zusammenfassungssatz zu erleichtern. Der Ansatz kombiniert die Abhängigkeitsstruktur der Quelle natürlich mit dem Kopiemechanismus eines abstraktiven Satzzusammenfassers. Experimentelle Ergebnisse zeigen die Effektivität der Einbeziehung von syntaktischer Information auf der Quellseite im System, und unser vorgeschlagener Ansatz kann sich vergleichbar gut mit den neuesten Methoden messen.