基于数据驱动的机器翻译方法严重受限于双语训练数据的规模。最为直接的影响之一便是集外词翻译问题：如何处理训练语料中未出现过的词语。由于模型约束与计算复杂度的限制，最近兴起的神经网络机器翻译方法仅仅对几万高频词进行编码和翻译，所有低频词成为集外词，从而进一步加剧了集外词翻译问题。一方面，集外词无法获得正确目标译文；另一方面，大量出现的集外词将严重破坏句子结构，影响上下文及整个句子的翻译。我们提出一种“替换-翻译-恢复”的集外词解决方案。在“替换”阶段，我们旨在寻找低频词的高频词替身，通过词语替换保持句子的语义结构；替换后的数据用于神经网络翻译模型训练；在“恢复”阶段，我们提出一种基于字符的神经网络翻译方法，从而可以处理绝大多数的集外词翻译问题，最后将句子译文中的某些词重新替换为集外词的目标译文。实验表明这种集外词处理方法可以大幅度提升神经机器翻译的译文质量。