リアルタイムで動画を配信するライブストリーミングは近年需要が拡大している．本研究では，チャットやトランスクリプトといった自然言語を活用しライブストリーミングの内容そのものを特徴抽出する手法を提案する．提案手法では，通常のコーパスとは異なる性質を持つチャットテキストを特徴量と表現するため，事前学習済みモデルへのファインチューニングを行った．また，ジャンル推定タスクを学習したモデルから得られるベクトルを特徴量として利用する．最終的に，この特徴量を用いた推薦システムを構築し，被験者実験を通して提案手法の有効性を検証した．